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小红书从记忆机制解读信息检索，提出新范式获得 EACL Oral
近日，来自小红书搜索算法团队的论文《Generative Dense Retrieval: Memory Can Be a Burden》被自然语言处理领域国际会议 EACL 2024 接收为 Oral，接受率为 11.32%（144/1271）。 他...
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小红书搜索团队提出全新框架：验证负样本对大模型蒸馏的价值
大语言模型（LLMs）在各种推理任务上表现优异，但其黑盒属性和庞大参数量阻碍了它在实践中的广泛应用。特别是在处理复杂的数学问题时，LLMs 有时会产生错误的推理链。传统研究方法仅从正样本中迁移知识，而忽略了那些带有错误答案的合成数据。 在 AAAI 2...
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