语言大模型 / LLM

A Critical Look at Targeted Instruction Selection: Disentangling What Matters (and What Doesn't)

对目标指令选择的批判性审视：厘清什么重要（以及什么不重要）

Nihal V. Nayak, Paula Rodriguez-Diaz, Neha Hulkund, Sara Beery, David Alvarez-Melis

专题命中 指令微调 ：系统分析指令微调中目标指令选择的核心要素

AI总结 本文系统解构指令微调中目标指令选择的两大核心要素——数据表示与选择算法，发现基于梯度的表示结合贪心轮询选择在低预算下表现最佳，但收益随预算增加而减弱，并统一了多种算法为近似距离最小化。

Comments ICML 2026

DeFrame: Debiasing Large Language Models Against Framing Effects

DeFrame: 消除大语言模型中的框架效应偏差

Kahee Lim, Soyeon Kim, Steven Euijong Whang

专题命中 指令微调 ：提出框架感知去偏方法，增强LLM跨框架一致性

AI总结 针对大语言模型在语义等价但不同表述的提示下产生不一致偏见的问题，提出框架感知的去偏方法，通过量化框架差异并增强跨框架一致性，有效降低整体偏见并提升鲁棒性。

Comments Accepted to Findings of ACL 2026

MixSD: Mixed Contextual Self-Distillation for Knowledge Injection

MixSD: 混合上下文自蒸馏用于知识注入

Jiarui Liu, Lechen Zhang, Yongjin Yang, Yinghui He, Yingheng Wang, Weihao Xuan, Zhijing Jin, Mona Diab

专题命中 指令微调 ：混合上下文自蒸馏用于知识注入

AI总结 本文提出MixSD方法，通过混合模型自身条件下的token来实现与模型生成分布对齐的知识注入，从而在保持预训练能力的同时提升事实记忆和推理能力。

FineREX: Fine-Tuned NER-RE for Human Smuggling Knowledge Graphs

FineREX: 面向人口走私知识图谱的微调NER-RE

Elijah Feldman, Dipak Meher, Carlotta Domeniconi

专题命中 指令微调 ：微调LLM以提升特定领域信息提取性能。

AI总结 提出FineREX，一个基于微调LLM的流水线，用于从法律文档中提取实体和关系构建知识图谱，在F1分数上分别提升15.50%和31.46%，并减少50%处理时间。

Comments Code available at https://github.com/ElijahFeldman7/FineREX

Target-Side Paraphrase Augmentation for Sign Language Translation with Large Language Models

面向手语翻译的大语言模型目标端释义增强

Pedro Dal Bianco, Jean Paul Nunes Reinhold, Oscar Stanchi, Facundo Quiroga, Franco Ronchetti, Ulisses Brisolara Corrêa

专题命中 指令微调 ：使用GPT-4o生成释义增强手语翻译。

AI总结 针对手语翻译中平行语料稀缺和目标词汇长尾分布的问题，提出利用GPT-4o生成参考句子的受控释义变体进行目标端增强，并在三种手语数据集上验证了方法的有效性。

Comments Accepted at GenSign @ CVPR 2026. Non-Proceedings Track (https://genai4sl.github.io/)