语言大模型 / LLM

One Script Instead of Hundreds? On Pretraining Romanized Encoder Language Models

一个脚本而不是数百个？关于预训练罗马化编码语言模型

Benedikt Ebing, Lennart Keller, Goran Glavaš

机构 * Center for Artificial Intelligence and Data Science（人工智能与数据科学中心） ； University of Würzburg（乌尔姆大学） 纠错

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

AI总结 研究通过预训练罗马化和原始文本，探讨罗马化在多语言模型中的有效性，发现分段脚本语言性能损失小，而形态音节脚本语言需更高保真度罗马化以缓解退化。

AdaFuse: Adaptive Ensemble Decoding with Test-Time Scaling for LLMs

AdaFuse: 用于大语言模型的自适应集成解码与测试时缩放

Chengming Cui, Tianxin Wei, Ziyi Chen, Ruizhong Qiu, Zhichen Zeng, Zhining Liu, Xuying Ning, Duo Zhou, Jingrui He

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 AdaFuse通过自适应集成解码与测试时缩放，提升大语言模型在多种任务上的生成性能。

Multilingual Amnesia: On the Transferability of Unlearning in Multilingual LLMs

多语言失忆：多语言大语言模型中卸载的可转移性研究

Alireza Dehghanpour Farashah, Aditi Khandelwal, Marylou Fauchard, Zhuan Shi, Negar Rostamzadeh, Golnoosh Farnadi

机构 * Mila – Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； Google Research（谷歌研究） 纠错

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

AI总结 本研究探讨多语言大语言模型中卸载的可转移性，通过实验发现语法相似性是预测跨语言卸载行为的关键因素。

DafnyPro: LLM-Assisted Automated Verification for Dafny Programs

DafnyPro：基于LLM的自动验证框架用于Dafny程序

Debangshu Banerjee, Olivier Bouissou, Stefan Zetzsche

专题命中 预训练与数据 ：LLM(title)

AI总结 DafnyPro通过增强LLM生成验证注释的能力，提升了Dafny程序的自动验证效率和准确性。

Neural-Driven Image Editing

神经驱动的图像编辑

Pengfei Zhou, Jie Xia, Xiaopeng Peng, Wangbo Zhao, Zilong Ye, Zekai Li, Suorong Yang, Jiadong Pan, Yuanxiang Chen, Ziqiao Wang, Kai Wang, Qian Zheng, Hao Jin, Xiaojun Chang, Gang Pan, Shurong Dong, Kaipeng Zhang, Yang You

机构 * NUS（国立新加坡大学） ； ZJU（浙江大学） ； RIT（罗切斯特理工学院） ； NJU（南京大学） ； USTC（中国科学技术大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； SII（上海信息所） ； Hangzhou RongNao Tech（杭州融纳科技） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：prompting(abstract)

AI总结 LoongX通过多模态神经信号驱动图像编辑，结合扩散模型和对比学习实现高性能图像编辑任务。

Comments 22 pages, 14 figures