QuesNet: A Unified Representation for Heterogeneous Test Questions
专题命中 知识编辑与模型理解 :language model(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
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。
专题命中 知识编辑与模型理解 :language model(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
专题命中 知识编辑与模型理解 :language model(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
Comments arXiv admin note: text overlap with arXiv:1411.2539, arXiv:1609.06647 by other authors
专题命中 知识编辑与模型理解 :language model(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
Comments In Proceedings CAPNS 2018, arXiv:1811.02701
Journal ref EPTCS 283, 2018, pp. 50-61
专题命中 知识编辑与模型理解 :language model(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
Comments Workshop on Subword and Character level models in NLP at EMNLP 2017. Source code available
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专题命中 知识编辑与模型理解 :language model(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
Comments 8 pages, 2 figures, 1 table
专题命中 知识编辑与模型理解 :language model(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
Comments Please cite: In Proceedings of 2018 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics (NAACL 2018)
专题命中 知识编辑与模型理解 :language model(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
Comments This paper was accepted in the 2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2017)
专题命中 知识编辑与模型理解 :language model(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
Comments Published in the IEEE 2017 International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2017), scheduled for 5-9 March 2017 in New Orleans, Louisiana, USA
专题命中 知识编辑与模型理解 :language model(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
Comments ACL 2017 2nd Workshop on Representation Learning for NLP
专题命中 知识编辑与模型理解 :language model(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
Comments First two authors contributed equally. Work was done when all authors were at Google, Inc
Journal ref SIGNLL Conference on Computational Natural Language Learning (CONLL), 2016
专题命中 知识编辑与模型理解 :language model(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
Comments PhD thesis, University of Edinburgh, 107 pages, submitted and accepted 2016
专题命中 知识编辑与模型理解 :language model(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
Comments 15 pages
专题命中 知识编辑与模型理解 :language model(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
专题命中 知识编辑与模型理解 :language model(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
Comments 10 pages, 8 figures
专题命中 知识编辑与模型理解 :language model(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
Comments Appears in Proceedings of the 29th International Conference on Machine Learning (ICML 2012)
专题命中 知识编辑与模型理解 :language model(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
Comments 48 pages
探测表格上下文学习中的记忆化
机构 * SAP SE(SAP公司)
专题命中 知识编辑与模型理解 :foundation model(abstract,comments);分类 cs.LG
AI总结 提出ICLMEM框架探测表格基础模型在上下文学习中的参数记忆化,发现低基数任务中存在中等记忆信号,但实际训练条件下信号消失。
Comments Accepted at 2nd ICML Workshop on Foundation Models for Structured Data, 2026
通过掩码基因表达实现有效的生物表示学习
机构 * Recursion ; Valence Labs ; École Normale Supérieure PSL
专题命中 知识编辑与模型理解 :foundation model(abstract,comments);分类 cs.LG
AI总结 提出自监督模型TxFM,采用掩码自编码方法处理RNA-seq数据,通过消融研究确定关键架构,并在精心策划的DiverseRNA-1.4M数据集上训练,获得优于大规模基础模型的基因表示。
Comments 31 pages, 11 figures. Preprint; presented at ICLR 2026 2nd Workshop on Foundation Models for Science: Real-World Impact and Science-First Design
三角化作为多语言机制可解释性的接受规则
机构 * StickFlux Labs(StickFlux实验室)
专题命中 知识编辑与模型理解 :language model(abstract);分类 cs.CL;LLM(comments)
AI总结 本文提出三角化作为多语言机制可解释性的接受规则,通过因果标准验证模型行为的必要性、充分性和不变性,以提高跨语言解释的可靠性。
Comments NeurIPS 2025 Workshop Evaluating the Evolving LLM Lifecycle: Benchmarks, Emergent Abilities, and Scaling
机构 * NXAI GmbH(NXAI公司) ; ELLIS Unit, LIT AI Lab, Institute for Machine Learning, JKU Linz(ELLIS单位、LIT AI实验室、机器学习研究所) ; Interdisciplinary Transformation University Austria(跨学科转型大学奥地利)
专题命中 知识编辑与模型理解 :foundation model(abstract,comments);分类 cs.LG
Comments NeurIPS 2025 Workshop on Recent Advances in Time Series Foundation Models (BERT2S)
专题命中 知识编辑与模型理解 :foundation model(abstract,comments);分类 cs.LG
Comments LA-UR-24-25289; presented at the Workshop on Statistical Frontiers in LLMs and Foundation Models at NeurIPS 2024
专题命中 知识编辑与模型理解 :language model(abstract);分类 cs.AI;foundation model(comments)
Comments This paper has been accepted for oral presentation at the IJCAI 2024 Workshop on Trustworthy Interactive Decision-Making with Foundation Models
ReCoG:面向多模态图学习的互惠协同演化
机构 * North Carolina State University(北卡罗来纳州立大学)
专题命中 知识编辑与模型理解 :foundation model(abstract);分类 cs.LG
AI总结 ReCoG是将图结构学习与多模态表示学习紧密耦合的新范式,在节点分类和链接预测基准中优于多模态图结构学习基线,证明了结构与语义协同演化的重要性。
追踪未标记的风暴:拉格朗日大气JEPA框架中的跨变量迁移
专题命中 知识编辑与模型理解 :pretraining(abstract);分类 cs.LG
AI总结 该研究提出跨变量代理学习方法,基于M-JEPA在无降水监督下预训练,实现了优于ECMWF集合的季风降水预测,为大气表示迁移提供诊断框架。
Comments 8 pages, 3 figures, plus supplementary material
RIG-RoPE:具有时长感知时间坐标的关系与实例门控旋转位置编码
机构 * Sichuan University(四川大学)
专题命中 知识编辑与模型理解 :language model(abstract);分类 cs.CL
AI总结 本研究针对多模态场景中静态多维位置分配的局限,提出RIG-RoPE机制,通过关系与实例门控及时长感知时间坐标优化位置编码,未增加可学习参数,确立了相关公式与验证路径。
Comments 26 pages, 2 figures, 4 tables. This revision adds matched, inference-only Qwen2-VL-2B native/RIG L1 mechanism evidence: exact text-only equivalence, exact RIG Gauge invariance, native Gauge sensitivity, and retained same-instance spatial effects. Task-level Qwen benchmarks, training gains, stable task improvement, universality, and empirical superiority remain unestablished
知识工作的设计与报告基准
机构 * Harvard University(哈佛大学) ; University of Technology Sydney(悉尼科技大学) ; Stanford University(斯坦福大学) ; Raycaster AI
专题命中 知识编辑与模型理解 :LLM(abstract_cn);分类 cs.AI
AI总结 针对当前知识工作评估基准与真实部署脱节的问题,提出三步法(定义工作活动、指定测试设置、评分工作产品)来明确基准任务与工作主张的对应关系,并通过三个案例分析展示设计选择如何影响可支持的工作主张。
Comments 18 pages. This replacement updates the title and revises the contribution from a three-step reporting approach to a four-field work-centered benchmark representation (represented activity, tested setting, required work product, and evaluated result). Author affiliations now include Agent Evaluation Science, Inc., New York, NY 10001
ST-EVO:迈向多智能体通信拓扑的生成时空演化
专题命中 知识编辑与模型理解 :LLM(abstract);分类 cs.AI
AI总结 ST-EVO从时空视角提出多智能体通信拓扑的生成方法,通过紧凑调度器实现对话层面的通信调度,并具备自我反馈能力,实验显示其在多个基准测试中性能优越。
向前听:下一个补丁嵌入预测可实现可扩展音频学习器
专题命中 知识编辑与模型理解 :language model(abstract);分类 cs.AI
AI总结 该研究提出自监督框架NAPE,通过因果Transformer预测下一个音频补丁嵌入,在六个音频语音基准上实现先进性能,可扩展编码器规模,获强线性探测结果,无显式监督时生成结构化注意力模式。
Comments Project website: https://umbertocappellazzo.github.io/nape
代数多样性:从单次观测进行群论谱估计
机构 * Richardson, TX 75080 USA(美国德克萨斯州里奇蒙德市75080号)
专题命中 知识编辑与模型理解 :LLM(abstract_cn);分类 cs.LG
AI总结 本文通过群论方法揭示了单次观测下的谱估计问题,证明了时间平均是退化群作用的特例,并展示了群平均估计与多快门协方差估计的等效性,同时统一了DFT、DCT和KLT等变换。
Comments 41 pages, 14 figures. v3: Retracted six findings in Section 11, transformer application, due to error in spectral concentration metric. Corrected results deferred to separate publication. Remark added after Conjecture 23 on orbit-structure bias in psi criterion. v4: new result blind group matching; v5: updated metrics; v6: New Theorem 7 on MLE, added Nitzberg citation; v7:"group gain" update