Tag: Domain Adaptation

All the papers with the tag "Domain Adaptation".

• MARK: Memory Augmented Refinement of Knowledge

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  Score: 0.67

  Published:2025年5月8日 at  at 12:28

  #LLM, #Memory Augmentation, #Domain Adaptation, #Context Retention, #Personalization

  本文提出 MARK 框架，通过多代理记忆系统增强大型语言模型的领域知识适应能力，利用结构化记忆精炼和注入机制显著提升响应准确性和上下文一致性，无需频繁微调。

• Avoid Recommending Out-of-Domain Items: Constrained Generative Recommendation with LLMs

  grok-3-latest

  Score: 0.55

  Published:2025年5月6日 at  at 09:08

  #LLM, #Generative Recommendation, #Constrained Generation, #Retrieval, #Domain Adaptation

  本文提出 RecLM-cgen 方法，通过约束生成技术消除大型语言模型在推荐系统中的领域外物品推荐问题，同时显著提升推荐准确性，为生成式推荐提供轻量级实用解决方案。

• FineScope : Precision Pruning for Domain-Specialized Large Language Models Using SAE-Guided Self-Data Cultivation

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  Score: 0.63

  Published:2025年5月1日 at  at 16:05

  #LLM, #Domain Adaptation, #Pruning, #Distillation, #Data Curation

  FineScope 提出了一种通过 SAE 引导的自动化数据集培育和领域感知剪枝优化大型语言模型的框架，显著提升了领域特定任务的性能与效率。

• FineScope : Precision Pruning for Domain-Specialized Large Language Models Using SAE-Guided Self-Data Cultivation

  grok-3-latest

  Score: 0.63

  Published:2025年5月1日 at  at 16:05

  #LLM, #Domain Adaptation, #Pruning, #Data Cultivation, #Self-Distillation

  FineScope 提出了一种通过 SAE 指导数据集构建、结构化剪枝和自数据蒸馏的框架，显著提升了大型语言模型在领域特定任务中的性能和计算效率。