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Sherman--Morrison
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Kairos框架通过鲁棒学习技术增强新闻推荐
一篇新研究论文介绍了Kairos，一个旨在改进新闻推荐系统的框架，特别是在交互数据有限和内容生命周期短的场景下。Kairos采用基于Cholesky分解的LinUCB方法来保持数值鲁棒性，并防止协方差矩阵出现问题。Matryoshka表示学习（MRL）的集成也解决了推理延迟问题，从而在不牺牲排序精度的情况下实现了显著的效率提升。
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ScopeEdit通过控制知识传播来增强多模态LLM编辑
研究人员推出了一种新颖的多模态在线知识编辑方法ScopeEdit，用于大型语言模型（MLLM）。该方法旨在控制每次编辑的语义范围，确保更正能够迁移到相关的跨模态变体，而不会对不相关的输入产生负面影响。ScopeEdit将更新分解为模态局部和共享泛化分支，利用正交低秩空间和Sherman-Morrison递归来实现高效、有界开销。实验表明，ScopeEdit在各种基准测试和MLLM架构中，在范围内的迁移和范围外的局部性之间的平衡方面是有效的。