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2025/08
上交 & 上海 AILAB 提出 Memory Decoder：一种用于大语言模型的免微调即插即用记忆模块
大型语言模型（LLMs）在处理通用语言任务时展现了强大的能力，但在将它们应用于特定专业领域时，仍然面临挑战。当前主流的领域自适应方法主要有两种：领域自适应预训
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EMNLP2025 浙大&蚂蚁提出 LightThinker：动态压缩CoT提升推理效率
推理模型详细的推理步骤意味着更长的输出序列，这给基于 Transformer 架构的 LLM 带来了巨大的内存和计算压力。具体来说，注意力机制的计算成本会随着
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