ACL

Semantic Hardness Is Not Visual Hardness: Sign-Aware Hard Negative Mining for Sign Language Retrieval

语义难度并非视觉难度：用于手语检索的符号感知硬负样本挖掘

Junmyeong Lee, Chan Hur, ChangSu Choi, Sukmin Cho, Fitsum Gaim, Eui Jun Hwang, Hoyun Song, KyungTae Lim

机构 * School of Computing（计算机学院） ； Graduate School of Culture Technology（文化技术研究生院） ； Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） ； ETRI Medical Informatics Laboratory（电子通信研究院医学信息学实验室） 纠错

AI总结 研究手语检索在细粒度场景的问题，提出符号感知硬负样本挖掘方法，通过在嵌入空间基于视觉易混淆性构建硬负样本，实验证明该方法能提升细粒度检索性能且保持粗粒度准确性。

Comments Accepted to ACL 2026 main

Journal ref Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), 2026, pages 28262-28277

Jet-Long: Efficient Long-Context Extension with Dynamic Bifocal RoPE

Jet-Long：使用动态双焦点旋转位置编码的高效长上下文扩展

Haozhan Tang, Zerui Wang, Yuxian Gu, Song Han, Han Cai

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 研究针对现代语言模型长上下文应用中零样本上下文扩展问题，提出Jet-Long方法，通过动态双焦点RoPE及相关技术，在推理时开销小，在多种模型和基准测试中表现优异，还能推广到其他架构且超参数弹性强。

Comments added discussion of AdaGroPE and LaMPE (Findings of ACL 2026) with clarified contribution