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• 推理质量至关重要：对抗基于 LLM 的嵌入学习中的推理坍缩 — 大语言模型 (LLMs) 近期展现出为检索生成上下文丰富文本嵌入的强大潜力。大多数现有方法要么将嵌入学习视为……
• FacetCRS: Multi-Faceted Preference Learning for Pricking Filter Bubbles in Conversational Recommender System — FacetCRS：用于刺破对话推荐系统中过滤气泡的多面偏好学习
• 推荐系统 (RSs) 中臭名昭著的过滤气泡问题描述了用户仅接触到有限且狭窄范围信息或内容…… — Reasoning-based reranking with Large Language Models (LLMs) has shown promising improvements in text ranking. However, current methods predominantly rely on a single reasoning tra…
• Think Thrice Before Reranking：用于文本重排序的多视角证据与推理融合 — 基于推理的大语言模型 (LLMs) 重排序在文本排序中已展现出可观的改进。然而，当前方法主要依赖单一推理轨迹……
• Reproducing Transparent and Scrutable Recommendations: Exploring Open-Weight Models via Natural-Language User Profiles — The Missing Complement：用于编码 Agent 的状态条件最小充分证据