叶子的技术碎碎念

RWKV-7 "Goose" with Expressive Dynamic State Evolution RWKV-7 "Goose"：具备动态状态演化能力的架构 本文提出 RWKV-7 "Goo

Feature-Level Insights into Artificial Text Detection with Sparse Autoencoders 使用稀疏自编码器进行生成文本检测的特征级洞

LLM-Microscope: Uncovering the Hidden Role of Punctuation in Context Memory of Transformers LLM-Micr

Large Language Diffusion Models 大语言扩散模型 自回归模型 (ARMs) 被广泛认为是大语言模型 (LLMs) 的基础。我们通过引入 LLaDA 来质疑这一观点，LLa

利用隐式推理扩大测试时间计算的深度：一种循环深度方法 利用隐式推理扩大测试时间计算的深度：一种循环深度方法 我们研究了一种新型的语言模型架构，该架构能够通过在潜在空间中进行隐式推理来扩展测试时的计算。

s1: Simple test- time scaling s1: 测试时间缩放研究 测试时间缩放是一种创新的语言建模方法，通过额外的计算资源提升模型性能。近期，OpenAI 的 o1 模型展示了这一

Humanity's Last Exam 人类的最终考试 基准测试是追踪大语言模型(LLM)能力快速进展的重要工具。然而，这些基准测试在难度上并未跟上节奏:如今的 LLMs 在 MMLU 等流行基准测

Evolving Deeper LLM Thinking 大语言模型思维的深度进化 我们探索了一种进化搜索策略，用于扩展大语言模型中的推理计算时间。我们提出的方法，Mind Evolution，利用语

Enabling Scalable Oversight via Self-Evolving Critic 通过自我进化的批评者实现可扩展的监督 尽管大语言模型 (LLMs) 表现卓越，但其发展面临一个