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LLM Enhancer: Merged Approach using Vector Embedding for Reducing Large Language Model Hallucinations with External Knowledge
Published: at 04:31 PM
51.20 🤔本文提出 LLM-ENHANCER 系统，通过合并多个在线数据来源并使用向量嵌入减少大型语言模型的幻觉，提高响应准确性，同时保持自然性和经济性。
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Paper2Code: Automating Code Generation from Scientific Papers in Machine Learning
Published: at 04:29 PM 50.69 🤔本文提出PaperCoder框架，通过多代理LLM的多阶段管道自动从机器学习论文生成高质量代码仓库，提升了研究的可复现性，并在基准测试中显著优于现有方法。
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State Space Models are Strong Text Rerankers
Published: at 04:26 PM 50.53 🤔本文通过全面benchmark比较状态空间模型如Mamba与Transformer在文本重排序任务中的性能和效率，发现Mamba模型可实现类似性能但效率较低，并强调了未来优化方向。
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Comparing Uncertainty Measurement and Mitigation Methods for Large Language Models: A Systematic Review
Published: at 04:31 PM 50.24 🤔本文通过系统综述和实证基准测试，比较了LLMs的不确定性量化与校准方法，揭示了这些方法的有效性、局限性，并为未来研究提供了关键洞见。
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TTRL: Test-Time Reinforcement Learning
Published: at 04:30 PM 93.49 👍本文提出测试时强化学习（TTRL）方法，通过多数投票估计奖励，在无标签测试数据上训练大语言模型，实现模型自演化并显著提升推理任务性能。