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pushdown automaton
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新的LLM解码框架保证语法上有效的结构化输出
研究人员开发了一种新的大型语言模型解码框架，以确保语法上有效的结构化输出，例如JSON、SQL和线性时序逻辑。该框架基于下推自动机，使用前瞻引导和可达性标签来修剪搜索范围并提高完成质量。实验表明，与现有方法相比，它具有持续的语法有效性和增强的性能。
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新的计算链架构提升了大型语言模型的规划能力
研究人员开发了一种名为计算链（Chain of Computation, COC）的新计算架构，以提高大型语言模型（LLMs）的规划能力。该架构将基于Transformer的模型集成到一个迭代循环中，并利用一个保持恒定大小但允许选择性信息访问的结构化上下文窗口（Structured Context Window, SCW）。实验表明，即使是使用COC训练的较小模型，在诸如BlocksWorld和Pancake Puzzle等规划问题上…