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[Paper] 通过基于注意力的可解释性优化多模态语言模型
现代的大型语言模型变得多模态，能够分析文本和图像等各种数据格式。虽然微调在适应这些多模态……
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[Paper] 为非洲语言扩展 HuBERT：从 Base 到 Large 和 XL
尽管在 multilingual speech processing 方面取得了近期进展，非洲语言在研究和已部署的系统中仍然代表性不足，尤其是当 i...
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[Paper] 通过结构化知识发现方法提升语言模型生成的可解释性
Knowledge-enhanced text generation 旨在通过利用内部或外部知识源来提升生成文本的质量。虽然语言模型已经…
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[论文] 应对用于赌博障碍早期检测的挑战性语料库：UNSL 在 MentalRiskES 2025
赌博障碍是一种复杂的行为成瘾，难以理解和处理，伴随严重的身体、心理和社会后果……
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[Paper] 每个 Token 都很重要：在大型语言模型中推广 16M 超长上下文
本工作探讨了构建“能够记忆的机器”的挑战，将长期记忆框定为高效超长上下文建模的问题。W...
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[Paper] 面向自动安全驾驶指令：大规模视觉语言模型方法
大规模视觉语言模型（LVLMs）在需要视觉信息的任务中展现出先进的能力，包括目标检测。这些能力……
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[Paper] 智能神经网络：从层次结构到图组织的智能
生物神经元展现出非凡的智能：它们保持内部状态，选择性地与其他神经元通信，并自组织成复杂的……
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[Paper] 重新审视不同难度水平的泛化：并非那么容易
我们调查了大型语言模型（LLMs）在不同任务难度上的泛化能力，这是一项对有效数据策划和评估至关重要的问题。E...
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[Paper] ToolOrchestra：通过高效模型和工具编排提升智能
大型语言模型是强大的通用模型，但解决诸如人类最后考试（HLE）之类的深层复杂问题仍然在概念上……
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[论文] G$^2$VLM: 基于几何的视觉语言模型，具备统一的 3D 重建与空间推理
Vision-Language Models (VLMs) 仍然缺乏空间智能方面的鲁棒性，在空间理解和推理任务上表现不佳。我们...
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**Matrix：点对点多代理合成数据生成框架**
Synthetic data has become increasingly important for training large language models, especially when real data is scarce, expensive, or privacy-sensitive. Many ... 合成数据在训练大型语言模型方面变得越来越重要，尤其是在真实数据稀缺、成本高昂或涉及隐私的情况下。许多 …
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[Paper] 作者已逝，但如果他们从未活着呢？一次关于捷克 AI 与人类创作诗歌的接受实验
大型语言模型在生成创意文本方面的能力日益提升，然而大多数关于 AI 生成诗歌的研究仍聚焦于英语——一种占主导地位的语言……