首次在自主研究智能体集群中观察到涌现式作弊与揭发行为,揭示多智能体协作脆弱性
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提出面向模型能力边界的新型机器翻译基准,聚焦饱和区失败模式分析
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实证表明辅助视图(知识重表述)能因果性提升LLM预训练效果,揭示知识获取新机制
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提出VLM引导的过渡事件发现机制,提升弱监督密集视频字幕生成的定位与描述质量
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提出EditVid——首个免训练、统一支持指令驱动与主体驱动的高质量视频编辑框架
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指出思维链‘可读性’不等于‘可解释性’,LLM裁判对推理步骤重要性的判断与实际影响存在系统偏差
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提出ESPO方法解决进化式提示优化中的提示膨胀问题,通过诊断-多样化-稳定三阶段提升效率
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提出'编译式训练'范式,将自然语言规范直接编译为本地可执行神经函数,降低延迟与成本
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实证检验门面效应在九款主流大模型上的适用性,揭示其拒绝行为的心理学规律
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提出检索视觉稀疏解码方法RVSD,有效缓解大视觉语言模型的视觉幻觉问题
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提出LoRA微调新优化器LoRA-TSD,在切空间进行谱下降,提升低秩适配几何一致性
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提出让语言模型自主控制注意力机制的新架构,突破传统全局KV缓存扫描瓶颈
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提出增量式池化LLM评估法,解决生产级RAG系统中检索模型选型的高成本评估难题
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用博弈论建模多智能体LLM协作中的协调与记忆演进机制
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首次系统性揭示RAG代码生成中检索知识投毒攻击路径与防御机制
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提出基于早期结果预测的低成本LLM智能体评估框架,显著降低基准测试成本
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揭示语言模型概率校准缺陷可能导致决策系统出现可被利用的“荷兰赌”漏洞
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提出从首次错误中学习过程奖励的RLVR新范式,提升LLM推理过程引导能力
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提出UE5M3 FP4块缩放方法,解决4位浮点预训练稳定性难题
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提出端到端特化流水线,使LLM在IOI/ICPC等编程竞赛中达到金牌水平
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揭示LLM输出与内部机制间语言不可读性对安全评估构成根本挑战
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论证用户反馈是LLM无法内生感知的独特学习信号,挑战现有反馈利用范式
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提出TRACE可解释推理框架,解决自主机器人决策不可审计问题
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提出Graph Machine架构,通过动态稀疏路由维持O(n)状态复杂度,改进图结构预训练
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提出面向网页代理的判别式世界模型,通过预测动作后状态并排序提升测试时决策质量
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提出将防御能力封装为可动态演化的运行时技能,增强技能增强型智能体安全性
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研究多LLM智能体复杂交互中涌现语言的生成机制与安全影响
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提出LatentPress,将对话与长文档压缩为语言模型可直接消费的隐空间表示
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提出TempCloze视频完形填空基准,专用于评测视频大模型对时间中间帧的识别能力
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揭示LLM智能体商业仿真评估中护栏有效性表象下的构念效度失效问题
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