TimeMM: Time-as-Operator Spectral Filtering for Dynamic Multimodal Recommendation
TimeMM: 时域作为算子的动态多模态推荐谱过滤
机构 * Xiaohongshu Inc.(小红书公司)
AI总结 TimeMM通过时域算子谱过滤框架,解决动态多模态推荐中用户兴趣非平稳性问题,引入自适应谱过滤和模态感知路由,提升推荐性能与可扩展性。
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TimeMM: 时域作为算子的动态多模态推荐谱过滤
机构 * Xiaohongshu Inc.(小红书公司)
AI总结 TimeMM通过时域算子谱过滤框架,解决动态多模态推荐中用户兴趣非平稳性问题,引入自适应谱过滤和模态感知路由,提升推荐性能与可扩展性。
学习提问:当LLM代理遇见模糊指令
机构 * Renmin University of China(中国人民大学) ; The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) ; The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen(香港中文大学深圳校区) ; Johns Hopkins University(约翰霍普金斯大学) ; Xiaohongshu Inc.(小红书公司)
AI总结 本文提出AwN框架,通过让LLM在遇到模糊指令时主动提问以提升工具使用性能,并设计自动化评估工具ToolEvaluator,验证了在NoisyToolBench基准下的优越性。
Comments EMNLP 2025
找出阿基里斯之踵:一种用于动态揭示大语言模型事实错误的迭代方法
机构 * Renmin University of China(中国人民大学) ; The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) ; The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen(香港中文大学深圳校区) ; Johns Hopkins University(约翰霍普金斯大学) ; Nanyang Technological University(南洋理工大学) ; Xiaohongshu Inc.(小红书公司) ; Tencent Inc.(腾讯公司)
AI总结 本文提出HalluHunter框架,通过知识图谱和规则基NLP技术,系统揭示大语言模型的事实错误,测试表明可触发55%的问题错误。
Comments Accepted by Findings of ACL 2026