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Guangyue Peng
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新的MoNIM方法增强了半参数语言模型
研究人员开发了一种名为混合邻居归纳记忆（MoNIM）的新方法来增强半参数语言模型。该方法重新构想了kNN-LM等模型中的非参数记忆，并将其更有效地集成到Transformer架构中。MoNIM充当一个可学习的旁路层，使模型能够学习新知识并提高其可扩展性和持续学习能力。
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新研究解决了人工智能推理生成中的事后合理化问题
一篇新研究论文介绍了逆向思维链生成（RCG），这是一种从查询-答案对合成推理过程的方法。然而，由于训练-推理不匹配，可见答案会影响推理，RCG存在生成事后合理化的风险。该论文提出结构化骨架引导推理（SSR）来缓解这一问题，通过将生成过程与答案分离，从而在推理基准测试中提高性能并减少性能下降。