提出测试维护评估基准TAM-Eval,揭示LLM在测试生成/修复/更新上的能力局限
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使用过程奖励扩展多智能体系统
👍 8通过AI反馈的逐动作过程奖励训练多智能体,解决信用分配和样本效率问题
将隐式推理重新定义为潜在空间规划,实现动态终止和可解释性
语言模型知识蒸馏中的记忆动态研究
👍 4知识蒸馏可将训练数据记忆减少50%以上,同时提升模型泛化能力
提出 TAPPA 框架,从时序连续性角度统一解释 LLM 中多样化的注意力模式。
用下游信号训练任务设计器,间接引导自监督预训练更新方向
用 N-gram 嵌入替代 MoE 专家扩展,实现更优的稀疏缩放效率
Qwen3-ASR系列:52语言ASR+LLM强制对齐,开源SOTA
自适应token压缩+MoE计算重分配,推理加速175%且性能提升
首个开源网络安全推理模型,8B参数媲美70B模型性能
用1800万模板将预训练文档转为指令-答案对,提升LLM预训练效率
提出900题基准,评估智能体在多步信息检索中的穷举答案集合生成能力。
用Kronecker积构造精确双随机残差矩阵,实现参数高效的流形约束超连接
Softmax1替换标准注意力,token减少70%、准确率提升27%
研究音频指纹任务中分段长度的影响,发现0.5秒短分段性能最优,GPT-5-mini推荐最准确
通过自我蒸馏实现强化学习:SDPO算法
👍 50SDPO用模型自身反馈做自蒸馏,突破RL信用分配瓶颈
通过关键状态动态分支实现精准资源分配,提升长时域智能体探索效率
首个多语言仓库级上下文感知的ACR评估基准,揭示LLM代码评审新见解
在已饱和问题上通过失败前缀条件化恢复学习信号
用MLLM生成客观图像描述作为锚点,量化跨模态不一致性进行讽刺检测