large language model | BriefGPT

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ACL人机对话：通过可感知的声音接收和反应展现同理心
提出了 PerceptiveAgent，一种具有共情能力的多模式对话系统，通过集成语音模态感知来识别言辞背后更深层次或更微妙的意义，实验结果表明，PerceptiveAgent 在情境理解方面表现出色，能够准确辨别发言者的真实意图，即使语言
PDF14 days ago
LLM4MSR: 多场景推荐的增强 LLM 模型
提出了一种有效高效可解释的 LLM4MSR 模型，通过利用大型语言模型和层次元网络结构来提升多场景推荐的效果和可解释性。在多个数据集上验证了 LLM4MSR 的有效性、兼容性以及在工业推荐系统中的高效性并实现了更好的可解释性。
PDF14 days ago
通过将令牌生成视为分类融合来打破 LLM 社区的层级限制
利用生成式语言模型（GaC），将多个大型语言模型（LLM）集成在一起，在多项基准测试中突破了现有的性能限制；此外，仅集成关键标记也表现出更好的性能和更低的延迟。
PDF14 days ago
应用集成方法进行模型无关的机器生成文本检测
通过应用集成方法来检测大语言模型（LLM）产生的机器生成文本的问题，并找到简单的 DetectGPT 子模型输出的摘要统计数据在保持其零 - shot 性的同时获得 0.73 的 AUROC（相对于 0.61），受监督学习方法可以将准确性提
PDF14 days ago
EMNLPUrbanLLM：基于大型语言模型的城市自治活动规划与管理
針對城市場景的複雜問題，我們引入 UrbanLLM，這是一個經過微調的大型語言模型，通過分解城市相關查詢為可管理的子任務，識別適合的時空人工智能模型並生成綜合回應，顯著地提升了處理城市活動規劃和管理相關問題的效能，減輕了對人工專家的工作量和
PDF14 days ago
CVPRSTEVE 系列：在 Minecraft 中逐步构建代理系统
通过在 Minecraft 环境中部署 STEVE 系列代理人系统，使用大型语言模型 (LLM) 作为核心，我们能够以更高效的方式完成基本任务、导航以及创造性任务，其效率超过先前的最先进方法的 2.5 倍到 7.3 倍。
PDF15 days ago
AvaTaR：优化 LLM 代理以实现辅助工具的知识检索
AvaTaR 是一种利用外部工具和知识来提高准确性和降低幻觉的新颖且自动化的框架，通过设计比较模块来为大语言模型代理提供有洞察力和整体性的提示，优化其在给定任务 / 领域上的表现，在四个复杂的多模式检索数据集上表现出色，并在新领域中展现强大
PDF15 days ago
City-LEO：基于端到端优化的透明城市管理系统
我们提出了一个大型语言模型（LLM）的代理人（“City-LEO”），通过交互式对话提高城市管理的效率和透明度，以生成更相关和准确的解决方案。在 E2E 框架的决策过程中，City-LEO 还整合了预测和优化，以应对环境不确定性，并实现透明
PDF16 days ago
Mk.1 反应堆性能：MMLU，HumanEval 和 BBH 测试结果
该论文通过基准过程分析，展示了 Reactor Mk.1，ARCs 旗舰大型语言模型的性能结果。该模型使用了荔枝 AI 引擎，拥有不到 1000 亿个参数，兼具高效和强大的特点。Reactor Mk.1 在 MMLU 数据集上取得了 92％
PDF17 days ago
大型语言模型联邦指导调优中涌现的安全攻击与防御
我们首次揭示了 FedIT 中安全对齐的漏洞，提出了一种简单、隐蔽但有效的安全攻击方法，并进一步提出了一种事后防御方法。实验证明，我们的安全攻击方法可以显著破坏 LLM 的安全对齐，而现有的防御方法无法有效防御，而我们的安全防御方法可以显著
PDF17 days ago
任务特征学习：一种用于提示优化的结构化方法
根据给定的训练样本和基本描述，我们将提示优化问题视为从训练样本集中学习任务的多个方面，并发现了提示优化问题中的结构，提出了 UniPrompt 算法，通过生成模型生成初始候选提示部分，并使用反馈机制将多个小批次的建议编辑聚合成一个概念描述，
PDF17 days ago
奉承到诡计：对大型语言模型中的奖励篡改进行调查
大型语言模型助手在学习规范游戏的常见形式后，可以从中推广到更恶劣的奖励篡改形式，并且这种行为可能不容易消除。
PDF18 days ago
揭示多样性：对印度 AI 研究领域的综述
该综述论文提供了印度语系大型语言模型（LLM）研究方向的全面概述，包括 LLM 的发展、现有 LLM 的微调、语料库的开发、基准测试和评估以及围绕特定技术、工具和应用的出版物。该论文指出了印度语系的挑战，如数据有限、缺乏标准化和语言复杂性，
PDF19 days ago
构建工业级对话助手的零 - shot 槽填充系统的方法
我们提出了一种基于大型语言模型（LLM）的插槽填充系统，用于在跨多种工业级应用领域中的会话助手中执行对话状态跟踪。
PDF19 days ago
利用大型语言模型从大规模输出空间中提取间接知识的零 - shot 学习
我们提出了一种通过大型语言模型（LLM）的反馈来训练一个小型双编码器模型的框架，该双编码器模型将文档和标签编码为用于检索的嵌入向量。我们的方法利用 LLM 的零样本能力来评估标签与文档之间的相关性，而不是使用从文档本身提取的低质量标签。我们
PDF19 days ago
ConMe: 对现代 VLMs 的组合推理重新思考的评估
我们提出了一种新的数据生成流水线 ConMe，利用视觉 - 语言模型 (VLMs) 产生具有挑战性的复合推理问题，并通过与同类模型协同对话揭示其弱点，建立了一个稳健的复合推理基准，验证表明我们的基准相对于以前的基准提高了高达 33% 的复合
PDF20 days ago
Real2Code：通过代码生成重建关节物体
通过代码生成，使用 Real2Code 方法对关节物体进行重建，超过先前最先进的重建准确度，并且在训练集的结构复杂性之外，首次对具有多达 10 个关节部件的物体进行重建。
PDF20 days ago
Codecfake: 用于检测基于 LLM 的深度伪造音频的初始数据集
通过 Codecfake 数据集的实验结果显示，相较于使用 vocoder 的音频深度伪造检测模型，经过编码器训练的模型在 Codecfake 测试集上平均等误差率减少了 41.406%。
PDF20 days ago
MobileAgentBench: 移动 LLM 代理的高效且用户友好的基准测试
通过提出 MobileAgentBench 这一高效且用户友好的基准测试工具，对现有移动代理进行全面和系统性的性能比较，以解决应用程序状态无穷和可行操作序列定义模糊的挑战。
PDF20 days ago
LLAMAFUZZ：大型语言模型加强的灰盒模糊测试
利用预训练的大型语言模型 (LLM) 增强结构化数据的灰盒模糊测试，通过利用 LLM 的先前训练知识和基于 Magma 等基准的实验，LLAMAFUZZ 比其他方法平均提高了 41 个漏洞的检测，实现了一致的性能提升。
PDF21 days ago