Cool Papers · cs.CL (papers.cool) · RSS 摘要

信源：Cool Papers · cs.CL (papers.cool) · https://papers.cool/arxiv/cs.CL/feed

• 用价值表示预测对齐泛化 — LLM 开发者通过后训练使模型展现亲社会价值观与行为特征，这些特征列于对齐目标之中。然而，尽管近期后训练研究取得进展……
• Latent Core Tokenizer：压缩，但有意义 — Tokenizer 通常以压缩为目标进行优化，但紧凑的词表未必能将容量均匀分配到各语言。我们提出 Latent Core Tokenizer……
• 蒸馏哪个 Skill？SGUID：为模型-Skill 协同进化选择紧凑的 Skill 库 — Skill 是推理时加入的可复用过程性指引，可显著提升 LLM 下游任务表现（Li et al., 2026）。已有工作通过语义相似度从 Skill 库中检索 Skill……
• VFold：对称性感知的跨层 Value Cache 压缩 — 缓存 key-value (KV) 状态可加速 LLM 解码，但在长上下文下该缓存会主导内存占用。一种方案是对其进行压缩……
• HarnessSQL：面向真实数据库环境的 SQL Agent Harness 原生训练 — Text-to-SQL 模型通常被训练为将问题直接映射为静态查询，而真实场景下的数据库 Agent 通过与实时数据库进行有状态、多轮交互来执行任务……