Xi'an Jiaotong University（西安交通大学）

Learning What to Remember and What to Internalize in LLM Self-Evolution via Adaptive Memory-Parameter Coordination

在大语言模型自进化中通过自适应记忆-参数协调学习该记住什么和该内化什么

Tianyun Ji, Zhenya Huang, Jiayu Liu, Zirui Liu, Yu Su, Hongbin Pei

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Hefei Normal University（合肥师范学院） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

AI总结 该研究提出 COVE 框架，通过任务感知路由等方式协调大语言模型自进化的记忆与参数通道，解决单通道进化的灵活性与性能权衡问题，在多任务上实现更稳健高效的改进。

From Patches to Evidence Balls: Class-Conditioned Evidence Retrieval for Few-Shot Whole Slide Image Classification

从图像块到证据球：面向小样本全切片图像分类的类别条件证据检索

Di Zhang, Li Zhang, Jiashuai Liu, Junbo Lu, Zhi Zeng, Jiusong Ge, Chunze Yang, Yi Niu, Jian Chen, Kai He, Zeyu Gao, Chen Li

机构 * XJTU（西安交通大学） ； JUFE（江西财经大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； NUS（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 该研究针对小样本全切片图像分类任务，提出类别条件证据检索框架EviBall，通过组织证据球并结合任务特定类别查询，提升分类性能与可解释性，在四项相关任务上优于现有基线方法。