Tencent（腾讯）

Controllable Spoken Dialogue Generation: An LLM-Driven Grading System for K-12 Non-Native English Learners

可控的口语对话生成：一种基于LLM的评分系统用于K-12非母语英语学习者

Haidong Yuan, Haokun Zhao, Wanshi Xu, Songjun Cao, Qingyu Zhou, Long Ma, Hongjie Fan

机构 * Peking University（北京大学） ； Tencent（腾讯） ； China University of Political Science and Law（中国政法大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 本文提出一种基于LLM的评分系统，通过四级分级系统控制词汇复杂度，提升非母语K-12英语学习者的口语对话质量与教学价值。

Context-Fidelity Boosting: Enhancing Faithful Generation through Watermark-Inspired Decoding

上下文保真度提升：通过水印启发式解码增强忠实生成

Weixu Zhang, Fanghua Ye, Qiang Gao, Jian Li, Haolun Wu, Yuxing Tian, Sijing Duan, Nan Du, Xiaolong Li, Xue Liu

机构 * Hunyuan AI Digital Human, Tencent（腾讯文深AI数字人） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Mila - Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； Wuhan University（武汉大学） ； University of Montreal（蒙特利尔大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； MBZUAI 纠错

AI总结 本文提出CFB框架，通过增加源支持标记的生成概率减少大语言模型中的保真度幻觉，采用基于水印技术的logit调整策略，三种增强策略提升生成忠实度，无需重训练即可兼容多种LLM。

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Why Supervised Fine-Tuning Fails to Learn: A Systematic Study of Incomplete Learning in Large Language Models

为何监督微调失效：对大语言模型中不完全学习现象的系统研究

Chao Xue, Yao Wang, Mengqiao Liu, Di Liang, Xingsheng Han, Peiyang Liu, Xianjie Wu, Chenyao Lu, Lei Jiang, Yu Lu, Haibo Shi, Shuang Liang, Minlong Peng, Flora D. Salim

机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯文言） ； Tencent Yuanbao（腾讯元宝） ； UESTC（电子科技大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本文系统研究了大语言模型微调中不完全学习现象，揭示了五个导致学习不完整的原因，并提出诊断优先框架和缓解策略，证明监督微调的局限性。

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