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Alexandra Kuleshova
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新的DarkLens方法可在单次运行中估算大型语言模型的上下文依赖性
研究人员开发了一种名为DarkLens的新方法，用于估算大型语言模型（LLM）在生成响应时对上下文的依赖程度，以及对参数知识的依赖程度。该技术将隐藏状态投影到与非嵌入矩阵弱相互作用的方向的“黑暗空间”中，并通过“暗物质比率”（DMR）量化这种依赖性。当与参数知识分数结合时，DarkLens可作为一种轻量级的忠实度检测器，在单次前向传播中运行。在六个开源LLM的三个基准上的评估表明，DarkLens在无需额外计算开销的情况下，性能可与现…
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新的BEAR-Bench评估多模态模型处理复杂的英语和俄语文档的能力
研究人员推出了BEAR-Bench，这是一个旨在评估多模态大语言模型（MLLMs）在处理复杂的、文本密集的英语和俄语文档时的推理能力的新基准。该基准解决了现有评估的局限性，这些评估通常侧重于简单的信息提取或严重偏向英语和中文。BEAR-Bench包含1000个源自商业和科学文本的人工标注问题，对包括Gemini-3.1 Pro和Qwen3.5-397B在内的16个MLLMs进行的初步评估显示，即使是表现最好的模型也有很大的改进空间。该…