语言大模型 / LLM

Accumulator-Aware Post-Training Quantization for Large Language Models

Ian Colbert, Giuseppe Franco, Fabian Grob, Jinjie Zhang, Rayan Saab

机构 * AMD（AMD公司） ； TUM（慕尼黑工业大学） ； GSK（葛兰素史克） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

专题命中 效率与部署 ：post-training(title,abstract)；large language model(title)；language model(title)；分类 cs.AI、cs.LG

How and Where to Translate? The Impact of Translation Strategies in Cross-lingual LLM Prompting

Aman Gupta, Yingying Zhuang, Zhou Yu, Ziji Zhang, Anurag Beniwal

机构 * Amazon（亚马逊） 纠错

专题命中 效率与部署 ：prompting(title,abstract)；LLM(title)；large language model(abstract)；language model(abstract)

Comments Accepted at Prompt Optimization KDD '25

Insights into resource utilization of code small language models serving with runtime engines and execution providers

Francisco Durán, Matias Martinez, Patricia Lago, Silverio Martínez-Fernández

机构 * Vrije Universiteit Amsterdam（阿姆斯特丹自由大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：language model(title,abstract)；small language model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

Comments Accepted in Journal of Systems and Software (JSS). For its published version refer to the Journal of JSS

DICE: Dynamic In-Context Example Selection in LLM Agents via Efficient Knowledge Transfer

Ruoyu Wang, Junda Wu, Yu Xia, Tong Yu, Ryan A. Rossi, Julian McAuley, Lina Yao

机构 * UNSW Sydney（新南威尔士大学悉尼分校） ； UC San Diego（南加州大学圣地亚哥分校） ； Adobe Research（Adobe研究） ； CSIRO’s Data 61（澳大利亚联邦科学与工业研究组织的数据61） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

Beyond the Cloud: Assessing the Benefits and Drawbacks of Local LLM Deployment for Translators

Peter Sandrini

专题命中 效率与部署 ：LLM(title)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

DHCP: Detecting Hallucinations by Cross-modal Attention Pattern in Large Vision-Language Models

Yudong Zhang, Ruobing Xie, Xingwu Sun, Yiqing Huang, Jiansheng Chen, Zhanhui Kang, Di Wang, Yu Wang

机构 * Tsinghua University, Tencent（清华大学、腾讯） ； Tencent（腾讯） ； Tencent, University of Macau（腾讯、澳门大学） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：language model(title,abstract)；分类 cs.AI

Comments Accepted by ACM Multimedia 2025

Zero-Shot Document Understanding using Pseudo Table of Contents-Guided Retrieval-Augmented Generation

Hyeon Seong Jeong, Sangwoo Jo, Byeong Hyun Yoon, Yoonseok Heo, Haedong Jeong, Taehoon Kim

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

Discrete Tokenization for Multimodal LLMs: A Comprehensive Survey

Jindong Li, Yali Fu, Jiahong Liu, Linxiao Cao, Wei Ji, Menglin Yang, Irwin King, Ming-Hsuan Yang

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

Short-LVLM: Compressing and Accelerating Large Vision-Language Models by Pruning Redundant Layers

Ji Ma, Wei Suo, Peng Wang, Yanning Zhang

机构 * Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； National Engineering Laboratory for Integrated Aero-Space-Ground-Ocean Big Data Application Technology（集成空天地海大数据应用技术国家工程实验室） 纠错

专题命中 效率与部署 ：language model(title,abstract)

Comments Accepted By ACM MM 25

Pruning All-Rounder: Rethinking and Improving Inference Efficiency for Large Vision Language Models

Wei Suo, Ji Ma, Mengyang Sun, Lin Yuanbo Wu, Peng Wang, Yanning Zhang

机构 * Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Swansea University（斯旺西大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：language model(title,abstract)

Comments Accepted by ICCV 25

Collaboration is all you need: LLM Assisted Safe Code Translation

Rabimba Karanjai, Sam Blackshear, Lei Xu, Weidong Shi

机构 * University Of Houston（休斯顿大学） ； Mysten Labs（Mysten实验室） ； Kent State University（肯特州立大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(title)；分类 cs.CL、cs.AI

From LLMs to Edge: Parameter-Efficient Fine-Tuning on Edge Devices

Georg Slamanig, Francesco Corti, Olga Saukh

机构 * Graz University of Technology（格拉茨技术大学） ； CSH Vienna（维也纳CSH） 纠错

专题命中 效率与部署 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

On the Sustainability of AI Inferences in the Edge

Ghazal Sobhani, Md. Monzurul Amin Ifath, Tushar Sharma, Israat Haque

机构 * Dalhousie University（达尔豪西大学） ； Faculty of Computer Science Dalhousie University Halifax, Canada（计算机科学学院达尔豪西大学加拿大 Halifax） ； Faculty of Computer Science. Associate Professor Dalhousie University Halifax, Canada（计算机科学学院副教授达尔豪西大学加拿大 Halifax） ； Faculty of Computer Science. Assistant Professor Dalhousie University Halifax, Canada（计算机科学学院助理教授达尔豪西大学加拿大 Halifax） 纠错

专题命中 效率与部署 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

Comments 14 pages, 8 figures, 6 tables, in preparation for journal submission

Failures Are the Stepping Stones to Success: Enhancing Few-Shot In-Context Learning by Leveraging Negative Samples

Yunhao Liang, Ruixuan Ying, Takuya Taniguchi, Zhe Cui

机构 * Chengdu Institute of Computer Applications, Chinese Academy of Sciences（中国科学院成都计算机应用研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Institute of Multidisciplinary Research for Advanced Materials (IMRAM), Tohoku University（东北大学多学科先进材料研究所） 纠错

专题命中 效率与部署 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

iLearnRobot: An Interactive Learning-Based Multi-Modal Robot with Continuous Improvement

Kohou Wang, ZhaoXiang Liu, Lin Bai, Kun Fan, Xiang Liu, Huan Hu, Kai Wang, Shiguo Lian

机构 * Unicom Data Intelligence（中国联通数据智能研究所） ； Data Science & Artificial Intelligence Research Institute（数据科学与人工智能研究院） ； China United Network Communications Group Corporation Limited（中国联合网络通信集团有限公司） 纠错

专题命中 效率与部署 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

Comments 17 pages, 12 figures

DivControl: Knowledge Diversion for Controllable Image Generation

Yucheng Xie, Fu Feng, Ruixiao Shi, Jing Wang, Yong Rui, Xin Geng

机构 * School of Computer Science and Engineering, Southeast University, Nanjing, China（东南大学计算机科学与工程学院） ； Key Laboratory of New Generation Artificial Intelligence Technology and Its Interdisciplinary Applications (Southeast University), Ministry of Education, China（新一代人工智能技术及其跨学科应用国家重点实验室（东南大学）） 纠错

专题命中 效率与部署 ：pretraining(abstract)；分类 cs.LG

Toward Safe, Trustworthy and Realistic Augmented Reality User Experience

Yanming Xiu

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Duke University（电子工程系，杜克大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：language model(abstract)

Comments 2 pages, 4 figures

Sparfels: Fast Reconstruction from Sparse Unposed Imagery

Shubhendu Jena, Amine Ouasfi, Mae Younes, Adnane Boukhayma

机构 * Inria（法国国家信息与自动化技术研究院） ； Univ. Rennes（雷恩大学） ； CNRS（法国国家科学研究中心） ； IRISA（信息科学与自动化研究院） 纠错

专题命中 效率与部署 ：foundation model(abstract)

Comments ICCV 2025. Project page : https://shubhendu-jena.github.io/Sparfels-web/