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Language Models Can Resolve Reference Compositionally, But It's Not Their Native Strength: The Case of the Personal Relation Task

语言模型可以组合性地解析指代，但这并非其天然优势：以个人关系任务为例

Bart Evelo, Meaghan Fowlie, Denis Paperno

AI总结 通过个人关系任务，比较人类与大型语言模型在外延任务（确定指称对象）和内涵任务（结构化表示意义）上的表现，发现人类更擅长外延任务而LLM更擅长内涵任务，表明缺乏指称基础是LLM模拟人类语言理解的关键缺失。

Comments A pre-MIT Press publication version. Paper accepted to Transactions of the Association for Computational Linguistics

LLMs Meet Isolation Kernel: Lightweight, Learning-free Binary Embeddings for Fast Retrieval

LLMs 与隔离内核：轻量、无学习的二进制嵌入用于快速检索

Zhibo Zhang, Yang Xu, Kai Ming Ting, Cam-Tu Nguyen

AI总结 本文提出无学习的隔离内核嵌入（IKE），将LLM嵌入转换为二进制嵌入，实现低内存和快速检索，实验显示其检索速度提升16.7倍，内存使用降低16倍，同时保持相似精度。

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Decoding the Multimodal Mind: Generalizable Brain-to-Text Translation via Multimodal Alignment and Adaptive Routing

解码多模态思维：通过多模态对齐和自适应路由实现可泛化的脑到文本翻译

Chunyu Ye, Yunhao Zhang, Jingyuan Sun, Chong Li, Yang Zhao, Shaonan Wang

机构 * State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence System, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（多模态人工智能系统国家重点实验室，中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Department of Computer Science, The University of Manchester（曼彻斯特大学计算机科学系） ； Department of Language Science and Technology, Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学语言科学与技术系） 纠错

AI总结 该研究针对脑机接口从人脑解码语言的挑战，提出利用多模态大语言模型和路由模块的统一框架，通过多模态对齐和自适应路由将脑信号与多模态语义空间对齐，在fMRI等数据集实验中性能领先，还扩展到EEG和MEG数据，为现实应用提供灵活方案。

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