Peking University（北京大学）

MicroEvo: Knowledge-Guided LLM Sampling for Efficient Microarchitecture Design Space Exploration

MicroEvo：知识引导的大语言模型采样用于高效微架构设计空间探索

Jia Xiong, Runkai Li, Chenxu Niu, Guangyuan Gao, Changwen Xing, Yifan Zhang, Xinlai Wan, Jieran Cui, Chen Bai, Yusheng Hua, Ying Wang, Ming Ling, Xi Wang, Tao Xie

机构 * Southeast University（东南大学） ； National Center of Technology Innovation for EDA（国家EDA技术创新中心） ； NVIDIA Corporation（英伟达公司） ； Fudan University（复旦大学） ； Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 MicroEvo是结合LLM与MCTS的知识引导框架，用于多目标微架构优化，可提升帕累托前沿质量与搜索效率，具备工业级可扩展性。

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FOCUS: Decoupling Expert Personas in LLMs to Enhance Domain Expert Capabilities

FOCUS：解耦大语言模型中的专家角色以提升领域专家能力

Guanyu Wang, Zidi Zhang, Xu Chu

机构 * Peking University（北京大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） 纠错

AI总结 FOCUS通过正交分解解耦LLMs的专家角色，结合专家门控模块与两阶段训练策略，在多领域基准上提升了角色控制的任务准确率，性能优于现有方法。