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New Terms, New Toxicity: Consensus-based Chinese Neologism Toxicity Detection via Search-Augmented LLMs

新术语，新毒性：基于共识的新词毒性检测——通过搜索增强型大语言模型（LLMs）

Shiyao Cui, QingLin Zhang, Di Wang, Yida Lu, Zhexin Zhang, Jinhua Gao, Jinglin Yang, Min He, Han Qiu, Minlie Huang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； ICT, CAS（中国科学院计算技术研究所） ； National Computer Network Emergency Response Technical Team Coordination Center of China（国家计算机网络应急技术处理协调中心） ； IIE, CAS（中国科学院工程热物理研究所） ； School of Cyber Security, UCAS（中国科学院大学网络空间安全学院） ； JCSS, Tsinghua University（清华大学软件学院） ； Science City (Guangzhou) Digital Technology Group Co., Ltd.（广州科学城数字科技集团有限公司） 纠错

AI总结 本文针对毒性新词的检测问题，提出捕捉毒性新词起源与共识标准的分类法，构建风险词表，引入搜索增强型框架SeTox，实验显示3B规模的SeTox性能优于近期大规模模型。

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Can Spectral-Clipping Enable Better Learning While Forgetting Less for Low-Rank Adaptation?

频谱裁剪能否在低秩适配中实现更好的学习同时减少遗忘？

Hyowon Wi, Noseong Park

AI总结 本研究提出SCLoRA方法，通过结合频谱裁剪与低秩适配（LoRA），在提升下游任务性能的同时缓解了灾难性遗忘，实现更好的学习且减少知识遗忘。

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