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• Transformers中的距离泛化：为何还要使用位置编码？ — 分布外长度泛化，即从短上下文外推到更长上下文的能力，已在Transformer中被广泛研究。本文聚焦于距离泛化……
• Nuha-Speech：构建通用阿拉伯语语音LLM — 随着语音大语言模型（speech-LLMs）的多语种能力不断增强，阿拉伯语仍明显代表性不足，凸显了对专用基础设施的需求……
• 大语言模型中的领域特定幻觉检测 — 大语言模型生成的流畅文本可能包含不忠实陈述——即所谓的幻觉现象。本文提出一种结合微调……的多信号检测流水线。
• Augustinian BabyLM：Ostensive 定义能教会小语言模型什么、不能教会什么 — 语言模型通常以随机词嵌入开始训练："banana"的含义必须从训练语料中习得。作者实现了 St. Augustine 的词义学习图景……
• 认知取向预测美国国会议员的立法效能 — 真实且基于证据的沟通为民主治理、问责制与集体决策奠定重要基础。先前研究表明，基于证据的……