Amazon（亚马逊）

CoFEE: Reasoning Control for LLM-Based Feature Discovery

CoFEE：基于LLM的特征发现的推理控制

Maximilian Westermann, Ben Griffin, Aaron Ontoyin Yin, Zakari Salifu, Yagiz Ihlamur, Kelvin Amoaba, Joseph Ternasky, Fuat Alican, Yigit Ihlamur

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； Vela Research（Vela研究） ； Amazon（亚马逊） 纠错

AI总结 本文提出CoFEE框架，通过引入认知行为提升LLM特征发现的预测性和效率，实验显示其在预测性和成本控制上优于传统方法。

BackPlay: Head-Only Look-Back Self-Correction for Diffusion Language Models

BackPlay：用于扩散语言模型的头部-only回溯自校正

Liming Liu, Binxuan Huang, Zixuan Zhang, Xin Liu, Bing Yin, Tuo Zhao

机构 * Amazon（亚马逊） 纠错

AI总结 BackPlay通过在冻结的生成器上训练轻量级校正头，改进多token解码下的生成质量，利用回溯校正机制减少错误积累。

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Not-a-Bandit: Provably No-Regret Drafter Selection in Speculative Decoding for LLMs

非老虎机：在推测解码中具有证明无遗憾的草案模型选择

Hongyi Liu, Jiaji Huang, Zhen Jia, Youngsuk Park, Yu-Xiang Wang

机构 * Rice University（里士大学） ； Amazon Web Services（亚马逊网络服务） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

AI总结 本文提出一种在推测解码中能证明无遗憾的草案模型选择算法，通过评估所有草案模型而非仅选定模型，显著提升性能，适用于多种解码方法，并在多个领域优于现有方法。

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