Learning to Seek Help: Dynamic Collaboration Between Small and Large Language Models
学习寻求帮助：小语言模型与大语言模型之间的动态协作
Hang Zeng, Xiangyu Liu, Yong Hu, Chaoyue Niu, Jiarui Zhang, Shaojie Tang, Fan Wu, Guihai Chen
机构
*
Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学）
；
WeChat Tencent, Beijing, China（微信腾讯）
；
State University of New York at Buffalo, New York, United States（纽约州立大学布法罗分校）
专题命中
效率与部署
：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；SLM(abstract,abstract_cn)
D-QRELO: Training- and Data-Free Delta Compression for Large Language Models via Quantization and Residual Low-Rank Approximation
D-QRELO：通过量化和残差低秩近似实现大型语言模型的训练和数据无关的delta压缩
Junlin Li, Shuangyong Song, Guodong Du, Ngai Wong, Xuebo Liu, Yongxiang Li, Min Zhang, Jing Li, Xuelong Li
机构
*
Harbin Institute of Technology, Shenzhen, China（哈尔滨工业大学（深圳））
；
TeleAI of China Telecom（中国电信TeleAI）
；
The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）
；
The University of Hong Kong（香港大学）
专题命中
效率与部署
：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；SFT(abstract,abstract_cn)
机构
*
The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）
；
Infinigence AI
；
Tsinghua University（清华大学）
；
SLAI
；
Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
；
Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室）
专题命中
效率与部署
：language model(title,abstract)；small language model(title,abstract)；SLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Han Xu, Xuerui Qiu, Baiyu Chen, Xinhao Luo, Xingrun Xing, Jiahong Zhang, Bo Lei, Tiejun Huang, Bo Xu, Guoqi Li
机构
*
Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China
；
School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
；
Brain-Inspired Models Group, Beijing Academy of Artificial Intelligence, Beijing 100862, China
；
School of Future Technology, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 101408, China
；
Zhongguancun Academy, Beijing 100094, China
；
Pengcheng Laboratory, Guangdong 518055, China
；
School of Advanced Inter-disciplinary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 101408, China
；
School of Computer Science, Peking University, Beijing 100871, China
；
Key Laboratory of Brain Cognition
；
Spiking Intelligence Lab, Tianqiao \& Chirssy Chen Institute, Shanghai 201203, China
专题命中
效率与部署
：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI
Clinical Note Bloat Reduction for Efficient LLM Use
临床笔记去冗余以提高大语言模型使用效率
Jordan L. Cahoon, Chloe Stanwyck, Asad Aali, Rachel Madding, Emma Sun, Yixing Jiang, Renumathy Dhanasekaran, Emily Alsentzer
机构
*
Department of Biomedical Data Science, Stanford University, Stanford, CA（斯坦福大学生物医学数据科学系）
；
Department of Pathology, Stanford University, Stanford, CA（斯坦福大学病理学系）
；
Department of Anesthesiology, Perioperative and Pain Medicine, Stanford University, Stanford, CA（斯坦福大学麻醉学、围术期医学与疼痛医学系）
；
Department of Radiology, Stanford University, Stanford, CA（斯坦福大学放射学系）
；
Department of Obstetrics and Gynecology, Stanford University, Stanford, CA（斯坦福大学妇产科学系）
；
Division of Gastroenterology and Hepatology, Stanford University, Stanford, CA（斯坦福大学消化内科与肝病学系）
；
Department of Computer Science, Stanford University, Stanford, CA（斯坦福大学计算机科学系）
；
Weill Cancer Hub West（韦尔癌症中心西区）
专题命中
效率与部署
：LLM(title,summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI
Toward Zero-Egress Psychiatric AI: On-Device LLM Deployment for Privacy-Preserving Mental Health Decision Support
迈向零数据外溢的心理AI：设备端LLM部署用于隐私保护的心理健康决策支持
Eranga Bandara, Asanga Gunaratna, Ross Gore, Anita H. Clayton, Christopher K. Rhea, Sachini Rajapakse, Isurunima Kularathna, Sachin Shetty, Ravi Mukkamala, Xueping Liang, Preston Samuel, Atmaram Yarlagadda
机构
*
Old Dominion University（旧 Dominion 大学）
；
AI Motion Labs（AI Motion 实验室）
；
Department of Psychiatry and Neurobehavioral Sciences（精神病学与神经行为科学系）
；
University of Virginia School of Medicine（弗吉尼亚大学医学院）
；
Florida International University（佛罗里达国际大学）
；
Blanchfield Army Community Hospital（Blanchfield陆军社区医院）
；
McDonald Army Health Center（McDonald陆军医疗中心）
ReflexiCoder: Teaching Large Language Models to Self-Reflect on Generated Code and Self-Correct It via Reinforcement Learning
ReflexiCoder：通过强化学习教大语言模型自我反思和自我纠正生成的代码
Juyong Jiang, Jiasi Shen, Sunghun Kim, Kang Min Yoo, Jeonghoon Kim, Sungju Kim
机构
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The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州））
；
The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
；
Amazon AGI（亚马逊人工智慧实验室）
；
NAVER Cloud（NAVER云）
专题命中
效率与部署
：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.LG
