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官方账号arXiv cs.LG@Hang Zhang, Warren J. Gross
推荐理由：想省训练成本又想模型推理更强？PPL-Factory用10%数据在MATH上比全量微调高4.8，门槛低、效果还更炸。
困惑度
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7月21日
12:03
PPL-Factory提出了基于困惑度（perplexity）的任务感知和预算感知数据选择框架，用于大语言模型微调。在GSM8K上仅用1%训练数据即超越现有最佳方法；用10%数据在GSM8K上超过全量微调0.9个点，在MATH上超出4.8个点。该方法通过区分语言建模与推理任务的不同学习目标，实现高效且可解释的数据筛选。
6月24日
22:55
22:55IT之家（博客/媒体）
推荐理由：央视解释了为什么论文AI率越改越高，原来检测原理有bug。搞清楚误判原因，别瞎改。