文章摘要
【关 键 词】 大模型、小红书、论文分享、自然语言处理、评测方法
3. 袁沛文将介绍在ACL 2024上发表的两篇论文。第一篇《BatchEval: Towards Human-like Text Evaluation》提出了BatchEval方法，能够以更低的开销达到类人水平的文本评测效果。第二篇《Poor-Supervised Evaluation for SuperLLM via Mutual Consistency》提出了PEEM方法，通过模型间的互一致性实现对于超越人类水平的大语言模型的准确评测。
4. 李易为将在AAAI 2024上分享《Turning Dust into Gold：Distilling Complex Reasoning Capabilities from LLMs by Leveraging Negative Data》。该研究提出了一个创新框架，利用负样本促进大模型推理能力的蒸馏，展示了负向数据在LLM知识蒸馏中的关键作用。
5. 张超将在WWW 2024上介绍《NoteLLM: A Retrievable Large Language Model for Note Recommendation》。该研究基于大语言模型构建笔记内容表征推荐系统，以增强笔记内容的理解，并已在小红书多个业务场景中取得显著收益。
直播将通过微信视频号【小红书技术REDtech】、B站、抖音、小红书同名账号实时进行。观众可以填写问卷，反馈关心的问题，并在直播期间与嘉宾深入互动。通过预约直播，观众将有机会与论文作者直接交流，获取关于大模型技术的最新见解，探讨未来的发展趋势，并交流如何利用这些前沿技术提升用户体验，推动平台智能化发展。
原文和模型
【原文链接】 阅读原文 [ 2503字 | 11分钟 ]
【原文作者】 量子位
【摘要模型】 gpt-4o
【摘要评分】 ★★★☆☆
