#instruction tuning

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Oct 28

这篇论文教你怎么把检索训练里的正样本直接改造成难负样本，568M 小模型微调后能打更大的检索器，做 RAG 的可以看看。

arXiv cs.AI@Chaolang Li et al. (6)Source

Aug 31

PapersSelected09:32

Instruction-tuned models show higher confidence but worse calibration, affecting reliability in real-world applications.

arXiv cs.AI@Hefan Zhang et al. (6)Source

Aug 10

CreativeInstruct用特殊标记让模型在保持质量的同时更会编故事，人类测评七成认为更有创造力，还能给强化学习带来几个点的提升。

arXiv cs.AI@Ananya Sahu et al. (3)Source

Jun 2

做多模态持续学习的团队终于有了解决任务路由混乱的方案——ProtoAda通过原型感知输出结构，避免VQA和接地任务互相污染，建议关注论文中的几何整合细节。

arXiv cs.LG@Yu-Cheng Shi et al. (4)Source

May 22

PapersSelected10:42

做低资源语言NLP或文化敏感对话系统的团队，这个数据集直接解决了敬语对齐的痛点，可以拿来微调自己的模型试试。

arXiv: DeepSeek@Md. Asaduzzaman Shuvo et al. (5)Source