1072 papers
Dit paper introduceert RexDrug, een betrouwbaar framework dat grote taalmodellen met een redeneringsversterkende aanpak gebruikt om complexe, n-ary medicijncombinaties uit biomedische literatuur nauwkeurig te extraheren.
Dit onderzoek toont aan dat continu redeneren in een latente ruimte, in tegenstelling tot expliciete Chain-of-Thought, aanzienlijk robuustere en efficiëntere meertalige redeneercapaciteiten biedt, vooral voor taakgebieden met beperkte bronnen en in zero-shot scenario's.
Dit artikel introduceert TildeOpen LLM, een open-weight foundation model met 30 miljard parameters dat door middel van curriculum learning en data-oversampling is getraind om de prestaties en taalevenwicht voor 34 Europese talen, met name minder gebruikte talen, aanzienlijk te verbeteren zonder extra rekencapaciteit.
Dit paper introduceert CoPaLink, een geautomatiseerde aanpak die bio-informatica-tools in werkstroomcode koppelt aan hun vermeldingen in wetenschappelijke artikelen om reproduceerbaarheid en transparantie te verbeteren.
Dit artikel betoogt dat de huidige evaluaties van aanvallen op PII-verwijeringstechnieken door datalekken en contaminatie vertekend zijn, en dat het gebrek aan toegang tot echte privédata het publieke onderzoek verhindert om de werkelijke privacybescherming van deze methoden betrouwbaar te verifiëren.
DualTurn is een model dat door middel van generatieve pretraining op dubbelkanaals spraak natuurlijke wisselgesprekken leert en zo de onnatuurlijke stilte-tijdouten van traditionele spraakpijplijnen overbrugt door continue anticipatie op wisselpunten en het genereren van agent-acties.
Deze studie introduceert de Cross-Lingual Transfer Matrix (CLTM) om systematisch te kwantificeren hoe donor-taaldata de prestaties van paralinguïstische taken, zoals geslachtsidentificatie en sprekerverificatie, beïnvloedt bij cross-linguale overdracht, waarbij blijkt dat deze effecten systematisch en taalspecifiek zijn.
Dit paper introduceert Fibration Policy Optimization (FiberPO), een unificerend framework dat trust-region theorie en een algebraïsche fibratiestructuur combineert om multi-schaal stabiliteitscontrole en verbeterde token-efficiëntie te bieden voor de optimalisatie van grote taalmodellen.
Dit artikel toont aan dat de uitleg van transformermodellen statistisch significant beïnvloed wordt door trainingsrandomness, waarbij de taak de grootste invloed heeft, gevolgd door de klassen en ten slotte de context.
Dit paper introduceert een framework voor audiovisuele spraakherkenning in talen zonder bestaande video-corpora door gebruik te maken van synthetische visuele data gegenereerd via lip-syncing, wat resulteert in een model dat presteert op het niveau van de state-of-the-art met aanzienlijk minder trainingsdata.
Dit paper introduceert CoFiCot, een adaptief framework dat de testtijd-berekening van LLM's optimaliseert door query's dynamisch te triageren op basis van moeilijkheidsgraad en vervolgens een stateful correctiecyclus toe te passen die granulaire foutlocatie combineert met globale logische coherentie.
Dit artikel presenteert de NCL-UoR-bijdrage aan SemEval-2026 Taak 5, waarbij wordt aangetoond dat gestructureerde promptontwerpen met expliciete besluitregels voor grote taalmodellen de beste prestaties leveren bij het beoordelen van de plausibiliteit van woordbetekenissen, en dat promptontwerp belangrijker is dan modelgrootte.
Deze studie, gebaseerd op een evaluatie van 172 miljard tokens, onthult dat hallucinaties in documentgebaseerde vragenbeantwoording aanzienlijk toenemen bij langere contextvensters en dat modelkeuze de belangrijkste factor is, terwijl hardwareplatforms en temperatuur-instellingen slechts een beperkt effect hebben op de nauwkeurigheid.
Dit paper introduceert AdaCultureSafe, een nieuw framework en dataset die culturele veiligheid en kennis in grote taalmodellen gezamenlijk modelleren, en aantoont dat het integreren van autoritaire culturele kennis essentieel is om veilige en respectvolle antwoorden te genereren.
Dit onderzoek toont aan dat hoewel LLM's nuttige aanvullende waarde kunnen bieden bij het beoordelen van EPSRC-subsidieaanvragen, hun prestaties sterk variëren en ze vooral gericht zijn op naleving in plaats van een holistische beoordeling, waarbij een sectievoor-bij-sectie-analyse de meest betrouwbare architectuur blijkt te zijn.
Dit artikel introduceert SBARThez, een nieuw raamwerk dat multimodale en taalagnostische zinsembeddings combineert met een Named Entity Injection-mechanisme om hallucinaties te verminderen en nauwkeurige, abstracte samenvattingen te genereren voor zowel tekst als spraak in meertalige contexten.
Dit paper introduceert LAMUS, een groot corpus voor juridisch argumentatie-mining in Amerikaanse rechtspraak, dat is opgebouwd met behulp van een datacentrische pijplijn met LLM's en menselijke validatie om de beperkingen aan grote, hoogwaardige datasets voor deze taak weg te nemen.
Dit paper introduceert een unify post-training framework dat een enkel spraakfundamentmodel in staat stelt om meerdere soorten representaties op zinsniveau, zoals semantische en sprekerinformatie, te genereren voor effectieve multilinguale spraakzoekopdrachten en sprekerherkenning.
Dit paper introduceert SlowBA, een nieuwe backdoor-aanval op VLM-gebaseerde GUI-agenten die de reactietijd aanzienlijk vertraagt door via een twee-trapsreinforcement learning-strategie specifieke triggers te gebruiken die lange redeneringsketens veroorzaken, terwijl de taaknauwkeurigheid behouden blijft.
Het artikel introduceert SPD-RAG, een hiërarchisch multi-agent framework dat complexe vragen over meerdere documenten beantwoordt door elk document te laten verwerken door een gespecialiseerd agent, wat resulteert in een aanzienlijke verbetering van de antwoordkwaliteit en schaalbaarheid ten opzichte van bestaande RAG-methoden.