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炼金术士：将公共文本到图像数据转化为生成性黄金
Startsev, Valerii ; Ustyuzhanin, Alexander ; Kirillov, et al.
发布日期: 5/27/2025
BizFinBench：一个业务驱动的现实世界金融基准用于评估大语言模型（LLMs）
Lu, Guilong ; Guo, Xuntao ; Zhang, et al.
发布日期: 5/27/2025
将AI效率从模型中心转向数据压缩为中心
Liu, Xuyang ; Wen, Zichen ; Wang, et al.
发布日期: 5/27/2025
Mutarjim：使用小型语言模型推进双向阿拉伯语-英语翻译
Hennara, Khalil ; Hreden, Muhammad ; Hamed, et al.
发布日期: 5/27/2025
推理模型很固执：诊断推理模型中的指令覆盖问题
Doohyuk Jang, Yoonjeon Kim, Chanjae Park, et al.
发布日期: 5/27/2025
预测算法的开发和外部验证，以改善癌症的早期诊断
J. Hippisley-Cox , CA Coupland
发布日期: 5/27/2025
PhyX：您的模型具备物理推理的“智慧”吗？
Shen, Hui ; Wu, Taiqiang ; Han, et al.
发布日期: 5/26/2025
将大型语言模型代理（LLM Agent）蒸馏为小型模型，并结合检索和代码工具
Minki Kang, Jongwon Jeong, Seanie Lee, et al.
发布日期: 5/26/2025
一网打尽：视觉三重统一强化学习
Yan Ma, Linge Du, Xuyang Shen, et al.
发布日期: 5/26/2025
四重奏：原生FP4训练对大型语言模型可能是最优的
Castro, Roberto L. ; Panferov, Andrei ; Tabesh, et al.
发布日期: 5/26/2025