State-Space Large Audio Language Models
专题命中 长上下文与记忆 :language model(title,abstract);LLM(abstract);large language model(abstract);分类 cs.AI
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 长上下文与记忆 :language model(title,abstract);LLM(abstract);large language model(abstract);分类 cs.AI
专题命中 长上下文与记忆 :LLM(title,abstract);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.AI
专题命中 长上下文与记忆 :language model(title,abstract);LLM(abstract);large language model(abstract);分类 cs.LG
Comments Accepted to NeurIPS 2024
专题命中 长上下文与记忆 :LLM(title,abstract);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.AI
专题命中 长上下文与记忆 :LLM(title,abstract);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.AI
专题命中 长上下文与记忆 :LLM(title,abstract);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL
专题命中 长上下文与记忆 :LLM(title,abstract);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL
Comments 17 Pages, 6 Figures, Under Review
专题命中 长上下文与记忆 :language model(title,abstract);LLM(abstract);large language model(abstract);分类 cs.CL
专题命中 长上下文与记忆 :language model(title,abstract);large language model(abstract);instruction tuning(abstract);分类 cs.AI
专题命中 长上下文与记忆 :language model(title,abstract);LLM(abstract);large language model(abstract);分类 cs.CL
专题命中 长上下文与记忆 :prompting(title,abstract);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL
专题命中 长上下文与记忆 :LLM(title,abstract);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.AI
专题命中 长上下文与记忆 :LLM(title,abstract);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL
Comments 13 pages, 4 figures
专题命中 长上下文与记忆 :LLM(title,abstract);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL
专题命中 长上下文与记忆 :LLM(title,abstract);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.AI
Comments Accepted by the 47th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR), 2024
专题命中 长上下文与记忆 :LLM(title,abstract);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL
专题命中 长上下文与记忆 :LLM(title,abstract);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL
专题命中 长上下文与记忆 :LLM(title,abstract);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.AI
专题命中 长上下文与记忆 :language agent(title);LLM(abstract);large language model(abstract);language model(abstract)
Comments Code will release soon
专题命中 长上下文与记忆 :language agent(title,abstract);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL
Comments Code available at https://github.com/aiwaves-cn/agents
专题命中 长上下文与记忆 :foundation model(title);language model(abstract);instruction tuning(abstract);pretraining(abstract)
专题命中 长上下文与记忆 :language model(title,abstract);LLM(abstract);large language model(abstract);分类 cs.CL
专题命中 长上下文与记忆 :prompting(title,abstract);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL
Comments ICLR'23 Camera Ready
专题命中 长上下文与记忆 :language model(title,abstract);large language model(abstract);prompting(abstract);分类 cs.CL
LLM代理中的外部化:内存、技能、协议和Harness工程的统一综述
专题命中 长上下文与记忆 :LLM(title,abstract);large language model(abstract);language model(abstract)
AI总结 本文综述了LLM代理中从模型权重到上下文再到Harness的演变,探讨了内存、技能和协议作为外部化形式的协同作用,分析了参数化能力与外部化能力的权衡及未来发展方向。
Comments 54 pages, tech report on Externalization in LLM Agents
通过结构化内存缓解大型语言模型(LLM)中的过度个性化问题
机构 * University of Saskatchewan(萨斯喀彻温大学) ; University of California–Irvine(加州大学欧文分校) ; University of Wisconsin–Madison(威斯康星大学麦迪逊分校) ; Obra D. Tompkins High School(奥布拉·D.汤普金斯高中)
专题命中 长上下文与记忆 :LLM(title_cn,summary_cn);分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 该研究针对内存增强LLM的跨域泄漏和内存诱导谄媚问题,提出推理时按领域划分内存的结构化呈现方法,在PersistBench七个模型上平均降低8.8%跨域泄漏且保持实用性。
通过迭代优化从隐式交互流中学习动态用户画像
机构 * PayPal(贝宝)
专题命中 长上下文与记忆 :LLM(summary_cn,abstract_cn);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
AI总结 针对现有个性化LLM依赖显式偏好监督的局限,提出IRIS框架,通过隐式交互流迭代优化用户画像,在Reddit AITA数据上的100位作者测试中,其决策预测准确率达61.0%,优于多种基线方法。
Comments 23 pages, 1 figure, 3 tables
大语言模型中的现实监测:随对话记忆而转变的自我认知
机构 * University of Florida(佛罗里达大学) ; University of Missouri(密苏里大学)
专题命中 长上下文与记忆 :large language model(title);language model(title);分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 研究大语言模型中现实监测能力,通过两个实验和六个模型发现来源归因依赖对话记忆结构,反馈揭示模型存在内部外部判断互换、置信度与正确性脱钩等问题,表明评估模型知识时追踪来源很重要。
大规模提示设计:格式、指令数量和上下文长度如何影响大语言模型中的指令遵循和幻觉
机构 * Machine Human Intelligence Lab (MHIL)(机器人类智能实验室)
专题命中 长上下文与记忆 :large language model(title);language model(title);分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 研究大语言模型提示设计中格式、指令数量和上下文长度对指令遵循及幻觉的影响,通过在合成语料库上的两个控制实验评估五个模型,揭示了不同因素下的表现及规律,还发布了相关工具和结果。
Comments 21 pages, 6 figures. Code and data: https://github.com/iNetanel/veyrabench
感知与敏感性:探讨语义回忆对长上下文代码推理的影响
机构 * Columbia University(哥伦比亚大学)
专题命中 长上下文与记忆 :LLM(summary_cn,abstract_cn);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
AI总结 本文探讨了语义回忆对长上下文代码推理的影响,通过评估10种先进LLM发现,前沿模型在词汇回忆上表现优异,但语义回忆在长上下文中央位置时显著下降。引入语义回忆敏感性指标,提出SemTrace任务,展示LLM在长上下文中的位置效应。
Comments Accepted to ACL 2026 (main)