语言大模型 / LLM

Extending Audio Context for Long-Form Understanding in Large Audio-Language Models

在大型音频-语言模型中扩展音频上下文以实现长形式理解

Yuatyong Chaichana, Pittawat Taveekitworachai, Warit Sirichotedumrong, Potsawee Manakul, Kunat Pipatanakul

机构 * Chulalongkorn University（朱拉隆功大学） ； SCB 10X ； SCBX Group（SCBX集团） 纠错

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

AI总结 本文提出Partial YaRN和VLAT，通过扩展音频上下文提升大型音频-语言模型对长形式音频的理解能力。

Comments EACL 2026. Code and dataset are available at: https://github.com/yophis/partial-yarn

A Layered Protocol Architecture for the Internet of Agents

面向智能体的分层协议架构

Charles Fleming, Luca Muscariello, Vijoy Pandey, Ramana Kompella

机构 * Cisco Research（思科研究） 纠错

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

AI总结 本文提出分层协议架构，通过智能体通信层和语义层实现智能体协作，解决LLMs在内存和计算能力上的限制，推动多智能体系统的扩展。

HiNS: Hierarchical Negative Sampling for More Comprehensive Memory Retrieval Embedding Model

HiNS：分层负采样用于更全面的记忆检索嵌入模型

Motong Tian, Allen P. Wong, Mingjun Mao, Wangchunshu Zhou

机构 * OPPO ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 HiNS通过分层负采样方法提升记忆检索嵌入模型的检索保真度和泛化能力，在多个任务中取得显著性能提升。