Tsinghua University（清华大学）

Improve Large Language Model Systems with User Logs

通过用户日志改进大型语言模型系统

Changyue Wang, Weihang Su, Qingyao Ai, Xingzhao Yue, Rui Zhang, Xiaojia Chang, Yiqun Liu

机构 * Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） 纠错

AI总结 本文提出UNO框架，通过用户日志提炼规则和偏好对，利用查询反馈驱动聚类处理数据异质性，量化模型知识与日志数据间的认知差距，提升LLM系统性能。

CrossEarth-Gate: Fisher-Guided Adaptive Tuning Engine for Efficient Adaptation of Cross-Domain Remote Sensing Semantic Segmentation

CrossEarth-Gate：基于Fisher引导的自适应调优引擎用于高效跨域遥感语义分割

Shilei Cao, Ziyang Gong, Hehai Lin, Yang Liu, Jiashun Cheng, Xiaoxing Hu, Haoyuan Liang, Guowen Li, Chengwei Qin, Hong Cheng, Xue Yang, Juepeng Zheng, Haohuan Fu

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； National Supercomputing Center in Shenzhen（深圳国家超算中心） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出CrossEarth-Gate，通过Fisher信息引导的自适应模块选择机制，动态激活最关键的跨域模块，在18个跨域基准中16个达到最优性能。

Task-Adaptive Parameter-Efficient Fine-Tuning for Weather Foundation Models

面向天气基础模型的任务自适应参数高效微调

Shilei Cao, Hehai Lin, Jiashun Cheng, Yang Liu, Guowen Li, Xuehe Wang, Juepeng Zheng, Haoyuan Liang, Meng Jin, Chengwei Qin, Hong Cheng, Haohuan Fu

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； 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） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； National Supercomputing Center in Shenzhen（深圳国家超算中心） ； Huawei Technologies Co., Ltd（华为技术有限公司） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出WeatherPEFT框架，通过任务自适应动态提示和随机Fisher引导自适应选择，在天气下游任务上以更少参数达到全微调性能。