大模型推理能力

When Personalization Misleads: Understanding and Mitigating Hallucinations in Personalized LLMs

当个性化误导：理解并缓解个性化大语言模型中的幻觉现象

Zhongxiang Sun, Yi Zhan, Chenglei Shen, Weijie Yu, Xiao Zhang, Ming He, Jun Xu

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学首都人工智能学院） ； AI Lab at Lenovo Research（联想研究院人工智能实验室） ； School of Artificial Intelligence and Data Science, University of International Business and Economics（国际商务与经济大学人工智能与数据科学学院） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出FPPS方法，通过轻量级推理时间策略缓解个性化大语言模型中的事实性幻觉问题，并引入PFQABench基准评估事实性和个性化问答性能。

Comments 20 pages, 15 figures

Many Minds from One Model: Bayesian-Inspired Transformers for Population Diversity

一模多样：基于贝叶斯思想的变压器用于群体多样性

Diji Yang, Yi Zhang

机构 * University of California Santa Cruz（加州大学圣克ruz分校） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 B-Trans通过在归一化层中引入随机性，实现从单一预训练模型中采样出多样且连贯的变压器实例，提升响应多样性与任务表现。

Think-Clip-Sample: Slow-Fast Frame Selection for Video Understanding

Think-Clip-Sample: 慢-快帧选择用于视频理解

Wenhui Tan, Ruihua Song, Jiaze Li, Jianzhong Ju, Zhenbo Luo

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Think-Clip-Sample通过多查询推理和慢-快采样提升长视频理解的效率和效果

Comments Accepted by ICASSP2026