“arXiv上最近没什么有趣的东西！” ——一个缺乏好奇心的人的话语 我个人对过去几个月发表的大量有趣论文感到非常震撼，并且每天都在热切地关注论文摘要。 以下是我最喜欢的一些论文： - 无限计算能力下的预训练（2025 年 9 月，https://t.co/3Q838oO6ei） - 记忆犹新：训练顺序的近期性在语言模型激活中呈线性编码（2025 年 9 月，https://t.co/V9qCttiFPJ） - 潜意识学习：语言模型通过数据中的隐藏信号传递行为特征（2025 年 7 月，https://t.co/eJrGChfq1d） - Transformer 中提示调谐的内存限制（2025 年 9 月，https://t.co/AJR17dkVUx） - 大型语言模型的行为指纹识别（2025 年 9 月，https://t.co/ZdHMlIdcYP） - 无需数据即可进行语言自学训练（2025 年 9 月，https://t.co/9kLvY8dNbe） - 收益递减的错觉：衡量LLM的长期执行情况（2025年9月，https://t.co/X7bwtKE8xe） - 模型激活的自然语言描述是否包含特权信息？（2025 年 9 月，https://t.co/4qjWhFJVUG） - 超越排行榜：通过模型差异分析理解大型语言模型的性能差异（2025 年 9 月，https://t.co/2ejyGDCSVF） - 随机激活（2025 年 9 月，https://t.co/1xoXmLeIiF） - PonderLM-2：利用连续空间中的潜在思维对 LLM 进行预训练（2025 年 9 月，https://t.co/gZW50tvCIK） - 让语言模型感知的词语（2025 年 10 月，https://t.co/IDQEXdeAGv） - 语言模型不会连续嵌入数字（2025 年 10 月，https://t.co/g8Cw3yNcoV） - 通过主动阅读大规模学习事实（2025 年 8 月，https://t.co/aw3fE8dKiJ） - OverFill：用于高效语言模型解码的两阶段模型（2025 年 8 月，https://t.co/Wku5FXbGEz） - 大型语言模型的检索能力随预训练 FLOPs 的增加而扩展（2025 年 8 月，https://t.co/TWgqTCHjuZ） - 推理密集型回归（2025 年 8 月，https://t.co/2G8Lxn323A） - 关注权重：对微调后的LLM进行无监督监测和控制（2025年8月，https://t.co/im0qdNorNQ） - 关于基于嵌入的检索的理论局限性（2025 年 8 月，https://t.co/7haVnfNpTp）
