算法论文8
复旦团队新框架破译甲骨文创佳绩
量子位
AI 摘要
复旦大学团队:提出可解释甲骨文破译框架,构建PD - OBS数据集。在基准数据集上准确率优,零样本破译强,还能为未破译甲骨文提供可解释分析,有考古应用潜力。
阅读原文 · 量子位
大模型破译甲骨文创下新SOTA!复旦团队推出新框架
复旦大学团队提出基于部首和象形分析的可解释甲骨文破译框架,构建PD - OBS数据集。该框架在公开基准数据集上准确率高,零样本破译能力强,还能为未破译甲骨文输出可解释分析文本,助力考古工作。

关注公众号
扫码关注
第一时间收到每日精选
相关文章
算法论文8
复旦团队新框架破译甲骨文创SOTA
复旦大学团队提出基于部首和象形分析的可解释甲骨文破译框架,构建PD - OBS数据集。该框架在公开基准数据集上准确率高,零样本破译能力强,能输出可解释分析文本,助力考古破译。
量子位
算法论文9
苹果LensVLM:长上下文的放大镜
本文介绍苹果基础大模型团队与杜克大学联合提出的LensVLM方案,针对长上下文压缩易丢失关键信息的痛点,提出将长文本压缩为图像、模型按需展开细节阅读的新思路,相关研究已被NeurIPS 2026接收,公开了模型、代码与可体验Demo。
机器之心
算法论文8
Token压缩率飙升60% 大模型分词革新
当前大模型效率优化多聚焦降低单位Token计算存储开销,本文解读arXiv新预印论文,针对传统BPE分词的固有局限,提出CNF-MCE分词框架,可大幅提升Token压缩率,开辟大模型效率优化新路径。
InfoQ
算法论文8
清华Jev-LDE:一次编辑暴涨ICL准确率
清华大学自动化系研究者针对大模型上下文学习(ICL)中示例选择成本高、效果不佳的问题,提出Jev-LDE方法,仅对初始检索示例做一次局部编辑,即可大幅提升1-shot准确率,推理成本增量很低。
机器之心