EmbedGrad: Gradient-Based Prompt Optimization in Embedding Space for Large Language Models
专题命中 效率与部署 :large language model(title);language model(title);foundation model(abstract);分类 cs.CL
AI 大模型
大语言模型、预训练、指令微调、后训练和语言模型应用。
专题命中 效率与部署 :large language model(title);language model(title);foundation model(abstract);分类 cs.CL
机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School(清华大学深圳国际研究生院) ; Peng Cheng Laboratory(鹏城实验室) ; Southwest University(西南大学) ; The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学)
专题命中 效率与部署 :large language model(title);language model(title);LLM(abstract);分类 cs.AI
机构 * ByteDance(字节跳动) ; Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) ; Zhejiang University(浙江大学)
专题命中 效率与部署 :LLM(title,abstract);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
机构 * The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) ; StepFun
专题命中 效率与部署 :LLM(title,abstract);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
机构 * Queen Mary University of London(伦敦女王大学) ; UC Berkeley(伯克利大学) ; Certivize AI ; UC San Francisco(旧金山大学)
专题命中 效率与部署 :LLM(title,abstract);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL
Comments 22 pages (incl. appendix), accepted at REALM workshop, ACL2025
专题命中 效率与部署 :LLM(title,abstract);large language model(abstract);language model(abstract)
机构 * Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) ; Microsoft Corporation(微软公司) ; Shanghai Jiao Tong University, Shanghai Innovation Institute(上海交通大学上海创新研究院)
专题命中 效率与部署 :language model(title,abstract);分类 cs.CL
Comments Accepted in ACMMM 2025
专题命中 效率与部署 :LLM(abstract);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
Comments Work in progress. For GitHub repository, see https://github.com/OPPO-PersonalAI/OAgents
专题命中 效率与部署 :language model(title,abstract)
专题命中 效率与部署 :LLM(abstract);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.AI
Comments 8 pages, 5 figures, 2025 ICCV SEA workshop paper
机构 * Tsinghua University(清华大学)
专题命中 效率与部署 :LLM(abstract);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.LG
机构 * Computer Science Research Centre University of Surrey Guildford, United Kingdom(计算机科学研究中心 英国萨里大学 吉尔福德)
专题命中 效率与部署 :LLM(abstract);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.LG
Comments IJCNN2025
专题命中 效率与部署 :foundation model(title)
Comments 2 pages, 2 figures
机构 * Weill Cornell Medicine, \ University New York NY USA ; Weill Cornell Medicine, \ University
专题命中 效率与部署 :large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL
Comments Accepted to CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI 2025). Code is available at https://github.com/xingbow/sleephealthLLM
专题命中 效率与部署 :large language model(abstract);language model(abstract)
机构 * Brown University(布朗大学) ; Samsung Electronics(三星电子)
专题命中 效率与部署 :large language model(abstract);language model(abstract)
机构 * School of New Media and Communication, Tianjin University(新媒体与传播学院,天津大学) ; Kuaishou Technology(快手科技) ; Tianjin Key Laboratory of Cognitive Computing and Application, College of Intelligence and Computing, Tianjin University(认知计算与应用重点实验室,智能计算学院,天津大学) ; Department of Automation, BNRist, Tsinghua University(自动化系,北研所,清华大学) ; Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Science(深圳先进技术研究院,中国科学院)
专题命中 效率与部署 :language model(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
专题命中 效率与部署 :pretraining(abstract);分类 cs.LG
Comments 19 pages, 10 Figures, Published at the 2025 Reinforcement Learning Conference
机构 * Institute of Artificial Intelligence and Future Networks, Beijing Normal University, China(人工智能与未来网络研究院,北京师范大学,中国) ; Faculty of Arts and Sciences, Beijing Normal University, China(文理学院,北京师范大学,中国) ; Department of Computer Science and Engineering, Shanghai Jiao Tong University, China(计算机科学与工程系,上海交通大学,中国) ; College of Information Engineering, Zhejiang University of Technology, China(信息工程学院,浙江工业大学,中国)
专题命中 效率与部署 :LLM(abstract);分类 cs.AI
机构 * Yonsei University(延世大学)
专题命中 效率与部署 :SFT(abstract);分类 cs.AI
Comments ICCV2025 accepted
机构 * Nanyang Technological University, Singapore(南洋理工大学) ; National University of Singapore, Singapore(国立新加坡大学)
专题命中 效率与部署 :language model(abstract);分类 cs.CL
机构 * Technical University of Munich(慕尼黑技术大学) ; Munich Data Science Institute(慕尼黑数据科学研究所) ; Munich Center for Machine Learning(慕尼黑机器学习中心)
专题命中 效率与部署 :foundation model(abstract);分类 cs.LG
Comments 21 pages in total, 20 figures
专题命中 效率与部署 :language model(abstract)
Comments Accepted for publication at the 44th International Conference on Computer-Aided Design (ICCAD), 2025