University of Texas at Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校）

DeepHalo: A Neural Choice Model with Controllable Context Effects

DeepHalo：具有可控上下文效应的神经选择模型

Shuhan Zhang, Zhi Wang, Rui Gao, Shuang Li

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； University of Toronto（多伦多大学） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 DeepHalo是一种能够控制上下文效应阶数的神经选择模型，通过显式控制交互阶数和原则性解释上下文效应，提升决策建模的可解释性和预测性能。

Scaling Trends for Multi-Hop Contextual Reasoning in Mid-Scale Language Models

中等规模语言模型中多跳上下文推理的扩展趋势

Brady Steele, Micah Katz

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 研究通过对比不同模型的多跳推理能力，发现多代理系统在推理任务中表现优于规则方法，且模型基础能力影响放大效果。

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