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CoFrGeNet: Continued Fraction Architectures for Language Generation

CoFrGeNet：用于语言生成的连分式架构

Amit Dhurandhar, Vijil Chenthamarakshan, Dennis Wei, Tejaswini Pedapati, Karthikeyan Natesan Ramamurthy, Rahul Nair

机构 * IBM Research（IBM研究院） 纠错

AI总结 受连分式启发，提出CoFrGeNet架构，用新函数类替换Transformer中的多头注意力和前馈网络，在参数量减少1/2至2/3的情况下，在下游分类、问答、推理和文本理解任务上达到或超越原模型性能。

Comments Earlier version accepted to ICML 2026

Large Reasoning Models Learn Better Alignment from Flawed Thinking

大规模推理模型通过 flawed thinking 学习更好的对齐

ShengYun Peng, Pin-Yu Chen, Eric Smith, Song Jiang, Hongyuan Zhan, Haozhu Wang, Mahesh Pasupuleti, Duen Horng Chau, Jianfeng Chi

机构 * Meta Superintelligence Labs（Meta超级智能实验室） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

AI总结 RECAP通过强化学习提升模型安全对齐能力，减少偏见并增强鲁棒性，同时保持推理效率。