语言大模型 / LLM

RePro: Training Language Models to Faithfully Recycle the Web for Pretraining

Zichun Yu, Chenyan Xiong

机构 * Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学语言技术研究所） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：language model(title,abstract)；pretraining(title,abstract)；LLM(abstract)；large language model(abstract)

Scaling Law in LLM Simulated Personality: More Detailed and Realistic Persona Profile Is All You Need

Yuqi Bai, Tianyu Huang, Kun Sun, Yuting Chen

机构 * Department of Computer ； Information Engineering, Hebei Petroleum University of Technology, Chengde, China (e-mail ； School of Computer Science \& Technology, Beijing Institute of Technology, Beijing, China (e-mail 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

PromptFlow: Training Prompts Like Neural Networks

Jingyi Wang, Hongyuan Zhu, Ye Niu, Yunhui Deng

专题命中 预训练与数据 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

Comments Comments: 18 pages, 14 figures, conference submission, appendix included

GOAT: A Training Framework for Goal-Oriented Agent with Tools

Hyunji Min, Sangwon Jung, Junyoung Sung, Dosung Lee, Leekyeung Han, Paul Hongsuck Seo

机构 * Korea University（韩国大学） ； Trillion Labs（万亿实验室） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

Comments 32 pages, 21 figures

Balancing Synthetic Data and Replay for Enhancing Task-Specific Capabilities

Urs Spiegelhalter, Jörg K. H. Franke, Frank Hutter

机构 * University of Freiburg（弗赖堡大学） ； ELLIS Institute Tübingen（图宾根ELLIS研究所） ； Open-Sci Collective（开放科学集体） ； LAION ； Prior Labs（Prior实验室） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：language model(abstract)；pretraining(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG；foundation model(comments)

Comments Presented at 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025) Workshop on Continual and Compatible Foundation Model Updates (CCFM)

A Statistical Theory of Contrastive Learning via Approximate Sufficient Statistics

Licong Lin, Song Mei

专题命中 预训练与数据 ：foundation model(abstract)；pretraining(abstract)；分类 cs.LG

Data or Language Supervision: What Makes CLIP Better than DINO?

Yiming Liu, Yuhui Zhang, Dhruba Ghosh, Ludwig Schmidt, Serena Yeung-Levy

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

Comments EMNLP 2025 Findings

Protein Design with Dynamic Protein Vocabulary

Nuowei Liu, Jiahao Kuang, Yanting Liu, Tao Ji, Changzhi Sun, Man Lan, Yuanbin Wu

机构 * School of Computer Science and Technology, East China Normal University（东华师范大学计算机科学与技术学院） ； College of Foreign Languages and Literatures, Fudan University（复旦大学外国语言文学学院） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（中国电信人工智能研究所） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

Comments Accepted to NeurIPS 2025 (Spotlight)

One Prompt Fits All: Universal Graph Adaptation for Pretrained Models

Yongqi Huang, Jitao Zhao, Dongxiao He, Xiaobao Wang, Yawen Li, Yuxiao Huang, Di Jin, Zhiyong Feng

机构 * College of Intelligence and Computing, Tianjin University（天津大学智能与计算学院） ； School of Economics and Management, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学经济管理学院） ； Department of Data Science, George Washington University（乔治华盛顿大学数据科学系） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：pretraining(abstract)；分类 cs.LG

Comments accepted by NeurIPS 2025 main conference

The Philosophical Foundations of Growing AI Like A Child

Dezhi Luo, Yijiang Li, Hokin Deng

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：language model(abstract)；分类 cs.AI

Unlocking Zero-Shot Plant Segmentation with Pl@ntNet Intelligence

Simon Ravé, Jean-Christophe Lombardo, Pejman Rasti, Alexis Joly, David Rousseau

机构 * University of Angers, LARIS, IRHS, INRAe（昂热大学、LARIS、IRHS、INRAe） ； Inria（法国国家信息与自动化技术研究院） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：foundation model(abstract)