MLNLP社区归档 - 第2页共10页

反常识！用大模型自己编的“假语料”，反而让它更诚实

业研究人员。
社区的愿景
是促进国内外自然语言处理，机器学习学术界、产业界和广大爱好者之间的交流和进

MLNLP社区是一个国内外知名的机器学习与自然语言处理社区，旨在促进学术界、产业界和爱好者之间的交流进步。2025年8月的NLPCC会议将邀请多位知名学者并提供早鸟票优惠。

业研究人员。
社区的愿景
是促进国内外自然语言处理，机器学习学术界、产业界和广大爱好者之间的交流和进

MLNLP社区介绍其论文《PERK: Long-Context Reasoning as Parameter-Efficient Test-Time Learning》，提出了一种通过轻量级适配器在测试时学习长文本上下文的方法，显著降低了训练时的内存需求并提高了长文本推理性能。

MLNLP社区发布了一篇关于提升大型语言模型复杂推理能力的研究论文《MixtureofReasoning》。文章提出一种新的训练框架MoR，使模型能够自主选择和应用多种推理策略，显著提升了模型在多个数据集上的表现。

MLNLP社区致力于促进国内外机器学习与自然语言处理的交流与进步。近日，论文提出一种无需训练、在线推理中即可部署的轻量干预机制’ONLY’，显著降低大型视觉-语言模型生成幻觉的能力。

MLNLP社区发布学术简历模板项目，涵盖教育背景、论文发表、项目经历等关键部分，并支持中英文双语使用，资源免费开源。

MLNLP社区是国内外知名的人工智能与自然语言处理社区，旨在促进学术界、产业界及爱好者的交流合作。近日，北京大学数学天才韦东奕在顶级期刊发表研究成果，《Forum of Mathematics, Pi》发布其关于非线性波动方程的研究。社区致力于为相关从业者提供交流平台。

MLNLP社区举办学术Talk活动，邀请中国科学院自动化研究所连政分享关于‘面向开放域与可解释多模态情感理解’的主题报告。

MLNLP社区介绍其愿景是促进国内外NLP与机器学习领域内的交流与进步，本文介绍了Deltaformer模型及其在GPU上的高效实现方法，并证明了其在追踪元素交换任务上的能力。