提出课程引导的强化学习框架,联合优化多语言医疗推理的逻辑正确性与语言一致性
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提出「定位-引导-改进」框架,将机制可解释性从观察科学转变为可行动的干预方法论
首个系统评估奖励模型判断LLM长期记忆管理能力的基准,揭示开源与闭源模型差距缩小
将提示优化建模为POMDP,用五角色多智能体协作提升心理健康情感诊断准确性与鲁棒性。
成员推理攻击在语义保持的改写下会失效,不足以作为版权审计的可靠证据。
通过采样多个token并聚合为连续表示,实现随机且高效的推理过程。
揭示RLVR通过Anchor-Adapter电路激活LLM记忆捷径而非真正推理
解锁隐式经验:从文本中合成工具使用轨迹
👍 39提出从文本语料库直接提取多轮工具使用轨迹的新范式,绕过对预定义工具的依赖
揭示个性化LLM中因表征纠缠导致的事实幻觉,提出FPPS推理时干预框架
利用token预测概率识别核心语义,选择性训练高概率token提升SFT效果
通过奖励LLM生成的罕见但正确的解题策略,解决强化学习中的探索崩溃问题。
在GRPO优势之后加反向累积log比,修正自回归KL信用分配
首个大规模研究AI Agent技能安全漏洞,发现26.1%技能存在安全隐患
系统评估少样本、思维链等提示工程技术对LLM情感分析性能的影响
基于Gemma 3的开源翻译模型,SFT+RL双阶段训练大幅提升质量
利用熵作为自触发信号,在交互过程中动态生成步级经验指导,显著提升网页智能体推理能力
系统综述大语言模型中的记忆机制,构建隐式/显式/智能体记忆三层分类体系
通过规划阶段分支策略和多样性奖励提升LLM创意写作多样性
两阶段训练:先学判断再学生成,提升推理效率
通过联合优化推理准确率与置信度校准,解决迭代自训练导致的模型过度自信问题