MultiVox: A Benchmark for Evaluating Voice Assistants for Multimodal Interactions
机构 * University of Maryland, College Park(马里兰大学 College Park 分校)
专题命中 评测与基准 :large language model(abstract);language 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。
机构 * University of Maryland, College Park(马里兰大学 College Park 分校)
专题命中 评测与基准 :large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL
机构 * Korea University(韩国大学) ; Sungkyunkwan University(全北大学) ; Hanwha Systems(韩华系统)
专题命中 评测与基准 :large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL
Comments Project Page: https://vatkg.github.io/
机构 * Technical University of Munich (TUM)(慕尼黑技术大学) ; Universidade de Santiago de Compostela(圣塞巴斯蒂安大学) ; Munich Center for Machine Learning (MCML)(慕尼黑机器学习中心) ; Munich Data Science Institute(慕尼黑数据科学研究所)
专题命中 评测与基准 :large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL
Comments EMNLP2025, Findings
专题命中 评测与基准 :large language model(abstract);language model(abstract)
Comments Accepted at MM '25
机构 * ETH Zürich(苏黎世联邦理工学院) ; Google DeepMind(谷歌DeepMind) ; EPFL(瑞士联邦理工学院)
专题命中 评测与基准 :language model(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
Comments Our code (https://github.com/CHIzhP/Chimera) and data (https://huggingface.co/datasets/CHIzhP/Chimera) are publicly available
机构 * Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学) ; Huawei Cloud BU(华为云业务部) ; Peking University(北京大学)
专题命中 评测与基准 :LLM(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
Comments EMNLP 2025 Main
机构 * Li Auto Inc.
专题命中 评测与基准 :language model(abstract);分类 cs.AI
Comments Benchmark: https://huggingface.co/datasets/LiAuto-DriveAction/drive-action
机构 * University of Rochester(罗切斯特大学) ; University of Tokyo(东京大学) ; University of Michigan(密歇根大学)
专题命中 评测与基准 :language model(abstract);分类 cs.AI
机构 * KAUST, Saudi Arabia(卡士大学)
专题命中 评测与基准 :language model(abstract)
Comments NeurIPS 2025 (Spotlight). Project Page: https://abdo-eldesokey.github.io/mind-the-glitch/
机构 * Nanjing University of Science and Technology(南京理工大学) ; Intellifusion Inc.(Intellifusion公司) ; Northwestern Polytechnical University(西北工业大学) ; Zhejiang Lab(浙江实验室) ; Yan’an University(延安大学) ; Beijing University of Posts and Telecommunications(北京邮电大学)
专题命中 评测与基准 :language model(abstract)
机构 * Fraunhofer Institute for Applied Information Technology FIT, Germany(弗劳恩霍夫应用信息科技研究所) ; Soochow University, China(苏州大学) ; University Hospital of Cologne, Germany(科隆大学医院)
专题命中 效率与部署 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);LLM(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Comments 3 pages, 1 figure, accepted by ECAI MODeM 2025
机构 * Blavatnik School of Computer Science and AI, Tel Aviv University(巴尔-艾赫大学计算机科学与人工智能学院)
专题命中 效率与部署 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);分类 cs.CL
机构 * NLP Lab, School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, China(东北大学计算机科学与工程学院自然语言处理实验室) ; NiuTrans Research, Shenyang, China(NiuTrans研究院)
专题命中 效率与部署 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);分类 cs.CL
专题命中 效率与部署 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract)
Comments 7 pages, 9 figures
机构 * School of Computer and Information Technology, Shanxi University(计算机与信息技术学院,山西大学)
专题命中 效率与部署 :large language model(title);language model(title);LLM(abstract);分类 cs.LG
机构 * PolyU ; HKUST(香港科技大学) ; HUST(华中科技大学) ; Huawei Noah’s Ark Lab(华为诺亚实验室) ; HKUST(GZ)(香港科技大学(广州)) ; Edin ; UCL(伦敦大学学院)
专题命中 效率与部署 :LLM(title,abstract);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
机构 * Tsinghua University(清华大学) ; Peking University(北京大学) ; AMAP Speech(AMAP语音)
专题命中 效率与部署 :language model(title,abstract);LLM(abstract);large language model(abstract)
Comments conference paper about TTS
机构 * MBZUAI ; PolyU ; Hebei University of Technology(河北工业大学) ; CityU(城市大学) ; HKUST(香港科技大学)
专题命中 效率与部署 :LLM(title,abstract);prompting(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
机构 * China Mobile Research Institute(中国移动研究院) ; Beijing University of Posts and Telecommunications(北京邮电大学) ; Nanyang Technological University(南洋理工大学) ; University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) ; North China Electric Power University(华北电力大学)
专题命中 效率与部署 :language model(title,abstract);large language model(abstract);分类 cs.CL
机构 * State Key Laboratory of Networking and Switching Technology(网络与交换技术国家重点实验室) ; Beijing University of Posts and Telecommunications(北京邮电大学) ; College of Intelligence and Computing(智能与计算学院) ; Tianjin University(天津大学) ; School of Computer Science and Technology(计算机科学与技术学院) ; Harbin Institute of Technology Shenzhen(哈尔滨工业大学深圳学院) ; Institute for Infocomm Research, A*STAR(信息通信研究机构,A*STAR) ; Show Lab, National University of Singapore(新加坡国立大学Show实验室) ; National University of Singapore(新加坡国立大学)
专题命中 效率与部署 :language model(title);foundation model(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Comments Accepted by NeurIPS 2025
机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen(香港中文大学(深圳)) ; Nara Institute of Science and Technology, Japan(日本奈良科学技术大学)
专题命中 效率与部署 :LLM(abstract);large language model(abstract);language model(abstract);prompting(abstract)
机构 * Yale NLP Lab(耶鲁大学自然语言处理实验室) ; Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学)
专题命中 效率与部署 :LLM(abstract);instruction tuning(abstract);post-training(abstract);SFT(abstract)
Comments EMNLP 2025
机构 * Department of Statistics and Data Science, The Chinese University of Hong Kong(统计与数据科学系,香港中文大学) ; Department of Statistics, University of Wisconsin-Madison(统计系,威斯康星大学麦迪逊分校)
专题命中 效率与部署 :large language model(abstract);language model(abstract);RLHF(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
机构 * Northwestern University(西北大学) ; University of Wisconsin–Madison(威斯康星大学麦迪逊分校) ; AbbVie(阿比唯)
专题命中 效率与部署 :LLM(abstract);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
专题命中 效率与部署 :prompting(title,abstract)
Journal ref CHI '24: Proceedings of the 2024 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems
专题命中 效率与部署 :language model(title,abstract)
专题命中 效率与部署 :LLM(title,abstract)
机构 * School of Informatics, University of Edinburgh(爱丁堡大学信息学院) ; Monash University(墨尔本大学)
专题命中 效率与部署 :LLM(abstract);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL
机构 * EPFL(瑞士联邦理工学院) ; USC(美国南加州大学)
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 Accepted at IC2E 2025