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AI 大模型

语言大模型 / LLM

大语言模型、预训练、指令微调、后训练和语言模型应用。

2026-01-19 至 2026-01-19 共收录 2 信号源:cs.CL, cs.AI, cs.LG

1. 长上下文与记忆 2 篇

2508.01166 2026-01-19 cs.SD 85%

Hearing More with Less: Multi-Modal Retrieval-and-Selection Augmented Conversational LLM-Based ASR

听更清晰,用更少:多模态检索与选择增强的对话式LLM基于ASR

Bingshen Mu, Hexin Liu, Hongfei Xue, Kun Wei, Lei Xie

专题命中 长上下文与记忆 :LLM(title,abstract);large language model(abstract);language model(abstract)

AI总结 本文提出MARS方法,通过多模态检索与选择提升对话式LLM-ASR的准确性,仅用1.5K小时数据即可超越训练于179K小时数据的顶级系统。

Comments AAAI 2026

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2512.11485 2026-01-19 cs.CL 77%

Mistake Notebook Learning: Batch-Clustered Failures for Training-Free Agent Adaptation

错误笔记本学习:用于无训练代理适应的批量聚类失败

Xuanbo Su, Yingfang Zhang, Hao Luo, Xiaoteng Liu, Leo Huang

机构 * Bairong Inc.(柏龙公司) School of Mathematics, Harbin Institute of Technology(哈尔滨工业大学数学学院) School of Software, Jilin University(吉林大学软件学院)

专题命中 长上下文与记忆 :LLM(abstract);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL

AI总结 MNL通过批量聚类失败提炼结构化错误笔记,提升代理适应性和鲁棒性,无需参数更新。

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