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以下是 EulerBlind 的文章

【论文】密集向量检索在开放域问答中的应用(DPR) 论文信息标题：Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering arXiv链接：https://arxiv.org/abs/2004.04906 作者：Vladimir Karpukhin, Barlas Oğuz, Sewon
- 2025-10-14
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【模型安全】大语言模型投毒攻击仅需近乎恒定的样本数量论文地址 arXiv: https://arxiv.org/html/2510.07192 论文标题: Poisoning Attacks on LLMs Require a Near-constant Number of Poison Samples 作者机构: UK AI Security In
- 2025-10-14
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【论文】Qwen3 Embedding：基于大语言模型的文本嵌入与重排序技术论文地址 arXiv: https://arxiv.org/html/2506.05176 HuggingFace: https://huggingface.co/Qwen GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen3-Embedding ModelScope: h
- 2025-10-14
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- 论文
【范式】深入理解 Point-wise、Pair-wise 与 List-wise 排序模型一、引言在招聘智能匹配、搜索排序、推荐系统等任务中，模型的核心目标都是：根据相关性将候选项排序。以招聘场景为例，给定一个职位（Job Description, JD），我们希望模型能自动为候选简历打分，并按匹配度排序，从而找到最合适的人选。然而，排序问题本质上并非单一预测问题。不同的建模方式对“
- 2025-10-14
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【论文】大语言模型在国际天文学奥林匹克竞赛(IOAA)中的金牌表现论文地址 arXiv: https://arxiv.org/html/2510.05016 标题: Large Language Models Achieve Gold Medal Performance at the International Olympiad on Astronomy & As
- 2025-10-13
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【论文】旋转位置编码增强的Transformer(RoFormer/RoPE) 论文概述论文标题: RoFormer: Enhanced Transformer with Rotary Position Embedding 作者: Jianlin Su, Yu Lu, Shengfeng Pan, Ahmed Murtadha, Bo Wen, Yunfeng Liu 机构:
- 2025-10-11
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【Python】魔法方法详解：从基础到高级的完整指南引言 Python中的魔法方法（Magic Methods），也被称为特殊方法（Special Methods）或双下划线方法（Dunder Methods），是Python面向对象编程的核心特性之一。这些以双下划线开头和结尾的方法允许我们自定义类的行为，使其能够与Python的内置功能深度整合。
- 2025-10-11
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【论文】顺序性指令微调大语言模型(SIT) 论文地址: Fine-Tuning Large Language Models with Sequential Instructions 核心问题现有的指令微调（Instruction Tuning）模型在处理包含多个指令的复杂查询时表现不佳。具体表现多步骤指令执行困难：模型难以导航单个命令中
- 2025-10-10
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【论文】：精确零样本密集检索无需相关性标签(HyDE) 论文地址: Precise Zero-Shot Dense Retrieval without Relevance Labels 核心问题现有的密集检索（Dense Retrieval）系统在零样本场景下表现不佳，特别是当没有相关性标签进行监督学习时。具体表现零样本学习困难：缺乏相关性标签时，
- 2025-10-08
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【论文】大型语言模型的低秩适配(LoRA) 论文概述论文标题: LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 作者: Edward Hu, Yelong Shen, Phillip Wallis, Zeyuan Allen-Zhu, Yuanzhi Li, Shean Wang, Lu
- 2025-09-30
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