大模型推理能力

A Multi-Level Architecture for Reusable Materials Ontologies -- The OntoCrafter Ceramics Ontology (OCO) as Reference Implementation

可复用材料本体的多层次架构——以OntoCrafter陶瓷本体(OCO)作为参考实现

Thomas Pannek, Wolfgang Grond

机构 * Numberland 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对材料科学本体在水平、垂直和机制三个维度上的碎片化问题，提出一种多层次模块化架构，通过抽象层次和消费受众两个独立分类轴，并在材料特定层内采用七层机制解释骨架，以OntoCrafter陶瓷本体(OCO v0.94)作为参考实现。

Comments 3 figures, 55 pages

Last But Not Least: Boundary Attention CalibratiON for Multimodal KV Cache Compression

最后但同样重要：用于多模态KV缓存压缩的边界注意力校准

Tianhao Chen, Yuheng Wu, Kelu Yao, Xiaogang Xu, Xiaobin Hu, Dongman Lee

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Zhejiang Laboratory（之江实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对多模态大语言模型长视觉上下文中KV缓存压缩导致关键证据丢失的问题，提出BACON方法，通过校准观察窗口注意力与最后查询注意力，并利用层内一致性和层间持久性抑制噪声，在激进压缩下平均提升7.5%性能。

TACOMORE: Exploring a replicable prompting protocol for LLM-assisted corpus analysis

TACOMORE: 探索一种可复现的提示协议用于LLM辅助语料库分析

Bingru Li, Han Wang, Nicholas Groom

机构 * Department of Linguistics and Communication, University of Birmingham（伯明翰大学语言学与传播系） ； Department of Information Engineering and Computer Science, University of Trento（特伦托大学信息工程与计算机科学系） ； Institute of Foreign Languages and Cultures, University of Tartu（塔尔图大学外国语言与文化研究所） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出TACOMORE框架，通过结构化提示将LLM从通用概率预测转向基于语料共现模式的推理，提升关键词、搭配和索引行分析的准确性与可复现性，但幻觉问题仍需人工验证。