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[Paper] 自主防御：通过合成指南实现推理模型的自适应安全对齐
推理模型在复杂推理任务中展示了卓越的能力。然而，确保它们在面对对抗性 jailbreak 提示时的安全性仍然是一个挑战……
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[Paper] AnchorOPT：致力于优化动态锚点的自适应提示学习
现有的提示学习方法基于 CLIP 模型，利用文本 token 作为锚点来引导可学习的软 token。这种引导能够提升……
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[论文] 脉冲神经网络在联邦学习中的隐私
Spiking neural networks (SNNs) have emerged as prominent candidates for embedded and edge AI. Their inherent low power consumption makes them far more efficient... 脉冲神经网络（SNN）已成为嵌入式和边缘 AI 的重要候选者。它们固有的低功耗使其效率大幅提升……
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[Paper] 探索 Android 应用中的隐藏地理差异
虽然对 mobile app 的演进已被广泛研究，但对 app 行为的地理差异仍基本未被探索。本文呈现了一项 large-scale study o...
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[Paper] 如何正确报告 LLM-as-a-Judge 评估
大型语言模型（LLMs）正日益被用作评估者，以取代人工。虽然具有可扩展性，但它们的判断因特异性不完善和 s...
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[Paper] MortgageLLM: 域自适应预训练与残差指令迁移、对齐微调和任务特定路由
大型语言模型（LLMs）在通用领域展示了卓越的能力，但它们在抵押贷款金融等专业领域的应用仍面临挑战……
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[论文] 正字约束满足与大型语言模型中的人类难度对齐
大型语言模型在受控文本生成过程中必须满足严格的正字法约束，但系统性的跨架构评估仍然有限……
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[Paper] 两阶段符号过程中的 Zipf 分布：随机词汇过滤下的稳定性
Zipf 定律在语言中的起源尚未确定，跨学科领域对此存在争议。本研究通过几何机制解释了 Zipf 类行为，而无需语言学的……
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[论文] 语义锚点在上下文学习中的作用：为何小型语言模型无法翻转其标签
Can in-context learning (ICL) override pre-trained label semantics, or does it merely refine an existing semantic backbone? We address this question by treating... **翻译：** 上下文学习（ICL）能够覆盖预训练标签语义，还是仅仅对已有的语义骨干进行细化？我们通过将……来探讨这个问题。
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[Paper] 轻量级模型编辑用于 LLM 纠正已弃用的 API 推荐
在大规模代码语料库上进行预训练或微调的大型语言模型（LLMs）已在代码补全任务中展示出强大的性能。然而，它们的…
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[Paper] TrackList：追溯查询语言多样性以获取开放大型语言模型中的头部和尾部知识
大型语言模型（LLMs）已被证明在对用户输入查询提供定义类答案方面效率很高。虽然对于人类而言，提供各种类型的答案，...
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[Paper] RosettaSpeech：零样本语音到语音翻译（单语数据）
平行语音语料库的稀缺严重阻碍了语音到语音翻译（S2ST），常常迫使人们依赖复杂的多阶段流水线。此…