Multi-view-guided Passage Reranking with Large Language Models
专题命中 效率与部署 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);LLM(abstract)
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,abstract);language model(title,abstract);LLM(abstract)
专题命中 效率与部署 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);LLM(abstract)
Comments 29 pages, 6 figures, 7 tables, published in "Object-Oriented Programming, Systems, Languages & Applications" (OOPSLA), 2025
机构 * School of Computer Science, Peking University(北京大学计算机科学学院) ; MOE Key Laboratory of Computational Linguistics, Peking University(北京大学教育部计算语言学重点实验室) ; National Key Laboratory for Multimedia Information Processing, Peking University(北京大学国家多媒体信息处理重点实验室)
专题命中 效率与部署 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);分类 cs.CL、cs.AI
Comments Accepted by EMNLP 2025 Findings
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校)
专题命中 效率与部署 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);分类 cs.CL
机构 * Data Science Institute University of Chicago(芝加哥大学数据科学研究所) ; Toyota Technological Institute at Chicago(芝加哥丰田技术研究所)
专题命中 效率与部署 :language model(title,abstract);LLM(abstract);large language model(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
机构 * KAIST(韩国科学技术院)
专题命中 效率与部署 :language model(title,abstract);LLM(abstract);large language model(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Comments EMNLP 2025
机构 * School of Electronic Engineering and Computer Science(电子工程与计算机科学学院)
专题命中 效率与部署 :foundation model(title,abstract);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments 20 pages, 9 figures. Accepted for presentation at the 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025) Workshop on Embodied World Models for Decision Making
机构 * Chalmers University of Technology(查尔姆斯理工大学) ; Linköping University(林肯大学) ; University of Texas at Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校) ; University of Gothenburg(哥德堡大学)
专题命中 效率与部署 :LLM(title,abstract);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL
Comments To appear as: Nicolas Audinet de Pieuchon, Adel Daoud, Connor T. Jerzak, Moa Johansson, Richard Johansson. Benchmarking Debiasing Methods for LLM-based Parameter Estimates. In: Proceedings of the 2025 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), 2025
机构 * Meituan LongCat Team(美团LongCat团队)
专题命中 效率与部署 :language model(abstract);foundation model(abstract);post-training(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
机构 * University of Science and Technology of China(中国科学技术大学)
专题命中 效率与部署 :LLM(title,abstract);分类 cs.CL
专题命中 效率与部署 :LLM(title,abstract);分类 cs.LG
专题命中 效率与部署 :foundation model(title,abstract)
Comments 10 pages, 4 figures, 3 tables
专题命中 效率与部署 :post-training(title,abstract)
专题命中 效率与部署 :foundation model(title,abstract)
Comments 18 pages, 10 Figures, 6 Tables
机构 * Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院)
专题命中 效率与部署 :LLM(abstract);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.LG
机构 * Paris Research Center, Huawei Technologies(巴黎研究中心、华为技术)
专题命中 效率与部署 :LLM(abstract);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.LG
专题命中 效率与部署 :LLM(abstract);large language model(abstract);language model(abstract)
Comments NeurIPS 2025
机构 * Hanyang University(翰阳大学) ; Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院)
专题命中 效率与部署 :LLM(title);分类 cs.AI
机构 * Seoul National University(首尔国立大学)
专题命中 效率与部署 :large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
Comments EMNLP 2025 Main. Project page: https://yhytoto12.github.io/TVS-ReVerT
机构 * School of Artificial Intelligence, Beihang University(北航人工智能学院) ; Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences(中国科学院信息工程研究所) ; Tsinghua University(清华大学)
专题命中 效率与部署 :large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
Comments work in progress
专题命中 效率与部署 :LLM(abstract);language model(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
机构 * Renmin University of China(中国人民大学) ; Tencent AI Lab(腾讯AI实验室) ; City University of Hong Kong(香港城市大学)
专题命中 效率与部署 :large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL
Comments 15 pages, 7 figures
机构 * Huawei(华为) ; Huawei Canada(华为加拿大) ; The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen(香港中文大学(深圳)) ; King’s College London(伦敦国王学院) ; Queen’s University(皇后大学)
专题命中 效率与部署 :large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.AI
机构 * University of Massachusetts Amherst(马萨诸塞大学阿默斯特分校)
专题命中 效率与部署 :LLM(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL
Comments 3 figures, 9 pages main paper and 8 pages references and appendix
专题命中 效率与部署 :large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL
Comments The M-PACE framework uses a "mother-child" AI model system to automate and unify compliance checks for ads, reducing costs while maintaining high accuracy
机构 * School of Informatics, Xiamen University, Xiamen, China(厦门大学信息学院) ; Shanghai Innovation Institution, Shanghai, China(上海创新机构) ; Nanfang Hospital, Southern Medical University, Guangzhou, China(南方医科大学珠江医院) ; School of Artificial Intelligence and Data Science, University of Science and Technology of China, Hefei, China(中国科学技术大学人工智能与数据科学学院) ; EuroMov Digital Health in Motion, Univ Montpellier, IMT Mines Ales, Ales, France(EuroMov数字健康运动) ; Service de Médecine Nucléaire, Centre Hospitalier Universitaire de Nîmes, Université de Montpellier, Nîmes, France(蒙彼利埃大学尼姆大学医院核医学服务)
专题命中 效率与部署 :large language model(abstract);language model(abstract)
机构 * Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University(清华大学计算机科学与技术系) ; Pattern Recognition Center, WeChat AI, Tencent Inc.(腾讯人工智能研究院)
专题命中 效率与部署 :prompting(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
机构 * Douyin SAIL Team(字节跳动 SAIL 团队) ; LV-NUS Lab(NUS 实验室)
专题命中 效率与部署 :foundation model(abstract);SFT(abstract)
Comments Technical Report
机构 * University of Catania(卡塔尼亚大学)
专题命中 效率与部署 :foundation model(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments Accepted at ACM multimedia 2025 BNI track
机构 * Independent Researcher(独立研究者)
专题命中 效率与部署 :foundation model(abstract);分类 cs.LG
Comments Accepted to Curated Data for Efficient Learning Workshop at ICCV 2025