连续建议的最新进展突显了大语言模型（LLMS）增强项目嵌入的潜力。但是，现有方法面临三个关键局限性：1）当映射高维语言嵌入到较低维度的ID嵌入时，语义空间的降解，2）语言嵌入的未利用不足，以及3）对其他可训练的可训练参数的依赖，例如，在语义和行为空间之间弥合语义和行为空间之间的差距。在本文中，我们介绍了Alphafuse，这是一种简单但有效的语言引导的学习策略，通过在语言嵌入的空空间内学习ID嵌入 ...
在自然语言处理的快速发展的领域中，对话系统主要采用单步对话范式。尽管这种范式是有效的，但它缺乏人类相互作用的深度和流动性，并且并不自然。我们介绍了一个小说\ textbf {step} - 步骤对话范式（斯蒂芬妮），该范式旨在模仿人类对话的持续动态性质 ...
随着自然语言处理（NLP）系统越来越多地在复杂的社会环境中使用，因此出现了紧迫的查询：这些NLP系统是否可以在由多个大型语言模型（LLMS）组成的多机构社会中反映人类形式的协作智能？本文通过将实际实验与理论见解融合在一起，探讨了当代NLP系统之间的协作机制。我们制造了四个由LLM代理组成的独特的“社会”，每个代理都以特定的“特质”（随和或过度自信）为特征，并与独特的“思维模式”（辩论或反思）合作。 ...
代码本地化 - 确切地确定需要进行代码库中的更改的位置 - 是软件维护中的基本而又具有挑战性的任务。在识别相关代码部分时，现有方法难以有效地导航复杂的代码库。挑战在于将自然语言问题描述与适当的代码元素桥接，通常需要跨层次结构和多个依赖性进行推理 ...
尽管仅解码器的大型语言模型（LLMS）显示出令人印象深刻的结果，但编码器模型仍在现实世界应用中广泛采用，以提高推断效率和更丰富的编码器表示。在本文中，我们研究了一个新的问题：适应预算的解码器LLMS来编码编码器，目的是利用两种方法的优势来实现更有利的质量效率折衷。我们认为，适应不仅可以继承仅解码器的LLM的能力，而且还可以减少与从头开始的预处理相比，减少了对计算的需求 ...
Seesaw II型机制在左右手性模型的框架内考虑，具有量规组$ su（2）_l \ times su（2）_r \ times u（1）$，其Lepton部门包括三代重型Majorana Neutrinos。在直接中微子质量的直接和反向层次结构的情况下，最轻的无菌中微子的混合参数作为暗物质粒子在左右对称性断裂的尺度上的依赖性 ...
音频大语言模型（Audiollms）已受到广泛关注，并在音频任务（例如对话，音频理解和自动语音识别（ASR））上的性能显着提高。尽管取得了这些进步，但仍缺乏评估金融情景中的录音机的基准，在这种情况下，音频数据（例如收入电话会议和首席执行官演讲）是财务分析和投资决策的重要资源。在本文中，我们介绍了\ textsc {finaudio}，这是第一个旨在评估金融领域中有声元的能力的基准 ...
强大的大型语言模型（LLM）的兴起刺激了建立基于LLM的自主代理来解决复杂任务，尤其是多代理系统的新趋势。尽管取得了显着的进展，但我们注意到现有作品在很大程度上取决于人类设计的框架，这极大地限制了代理系统的功能范围和可扩展性。如何自动将专门的代理扩展到多代理系统以提高解决任务的能力仍然是一个重大挑战 ...
