大模型对齐与安全

Can LLMs extract human-like fine-grained evidence for evidence-based fact-checking?

大语言模型能否提取出具有人类细粒度证据的证据以用于基于证据的事实核查？

Antonín Jarolím, Martin Fajčík, Lucia Makaiová

机构 * Brno University of Technology, Czech Republic（布拉格技术大学） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文研究了大语言模型在细粒度证据提取任务中的表现，通过新数据集评估发现，模型大小与对齐程度之间存在有效平衡。

Pretraining Transformer-Based Models on Diffusion-Generated Synthetic Graphs for Alzheimer's Disease Prediction

基于扩散生成合成图的Transformer模型预训练用于阿尔茨海默病预测

Abolfazl Moslemi, Hossein Peyvandi

机构 * Sharif University of Technology（谢里夫理工学院） ； Pasargad Institute for Advanced Innovative Solutions（帕萨尔加德先进创新解决方案研究所） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：alignment(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本研究提出基于扩散生成合成图的Transformer模型，通过预训练提升阿尔茨海默病预测的准确性和泛化能力。

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