研究整理 LLM 自称身份错误案例汇总页

把逻辑谜题交给 LLM 解析、再丢给精确覆盖求解器算答案，纯 CoT 解不好的题这条路能稳定做对，做求解器集成可以参考。

训练数据里只见过一次的事实，居然直接决定模型能不能做出科学发现，两个开源模型上验证了，做数据配比的值得看。

一篇推荐系统论文，把 LLM 物品嵌入和协同过滤信号融合起来，专治长尾物品交互稀疏的问题，做推荐的可以看看思路。

这篇论文给现有的 AI 科研创意系统加了个“改哪、怎么改”的决策层，靠反事实推演选修改方案，消融数据挺扎实，做科研智能体的可以看看。

做法律实证研究的朋友可以看看：用 LLM 把刑事判决书变成结构化数据，指令改一改准确率就从 52% 涨到 70%，方法写得很细。