Microsoft（微软）

Self-EvolveRec: Self-Evolving Recommender Systems with LLM-based Directional Feedback

Self-EvolveRec：基于大语言模型定向反馈的自进化推荐系统

Sein Kim, Sangwu Park, Hongseok Kang, Wonjoong Kim, Jimin Seo, Yeonjun In, Kanghoon Yoon, Hyunsik Jeon, Chanyoung Park

机构 * Microsoft（微软） 纠错

AI总结 研究针对传统推荐系统设计方法局限，提出Self-EvolveRec框架，集成用户模拟器与模型诊断工具建立定向反馈循环，并引入协同进化策略。实验证明该框架在推荐性能和用户满意度上显著优于现有基线。

ParamMute: Suppressing Knowledge-Critical FFNs for Faithful Retrieval-Augmented Generation

ParamMute：抑制知识关键的前馈神经网络以实现忠实的检索增强生成

Pengcheng Huang, Zhenghao Liu, Yukun Yan, Haiyan Zhao, Xiaoyuan Yi, Hao Chen, Zhiyuan Liu, Maosong Sun, Tong Xiao, Ge Yu, Chenyan Xiong

机构 * School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, China（东北大学计算机科学与工程学院） ； Department of Computer Science and Technology, Institute for AI, Tsinghua University, China（清华大学人工智能研究院计算机科学与技术系） ； Microsoft Research Asia, Beijing, China（微软亚洲研究院） ； Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University, United States（卡内基梅隆大学语言技术研究所） 纠错

AI总结 研究RAG中LLMs不忠实生成问题，提出ParamMute框架抑制相关FFNs激活并校准模型，通过CoFaithfulQA基准评估，显著提升忠实性，减少对参数记忆依赖，为提高LLM在RAG中的可信度提供新方向。

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