Nghiên cứu
Nghiên cứu mới: Hợp nhất 200+ ứng dụng nội bộ vào một LLM tự lưu trữ bằng dữ liệu thực tế
(giờ Việt Nam)
Tóm tắt AI
Bài báo đề xuất phương pháp hậu huấn luyện dựa trên lưu lượng truy cập thực tế, giúp tối ưu hóa hiệu suất LLM tự lưu trữ trên các tác vụ phức tạp như gọi hàm và tuân thủ chỉ dẫn, đảm bảo bảo mật dữ liệu doanh nghiệp.
Chính văn · Bản dịch AI
Tác giả: Olga Tsymboi, Dmitrii Stoianov, Ramil Latypov, Danil Taranets, Daniil Dryabin, Mikhail Gashkov, Viktor Zelenkovskiy, Aleksandr Fida, Gleb Alektorov, Nikita Gulyakov, Arthur Babkin, Aleksandr Medvedev, Pavel Gein, Anatolii Potapov
Xem PDF HTML (thử nghiệm)
DOI do arXiv cấp thông qua DataCite (đang chờ đăng ký)
Lịch sử gửi bài
Từ: Olga Tsymboi [xem email] [v1] Thứ Ba, 1 tháng 9, 2026 17:39:26 UTC (1.607 KB)
Bài viết được AI dịch và tổng hợp tự động từ HuggingFace Daily Papers (bài nghiên cứu nổi bật của cộng đồng). Liên kết bài gốc ở phía trên. Dữ liệu đồng bộ qua API công khai được ghi nguồn tại AI HOT (canonical) ↗. AIHOT.vn luôn dẫn nguồn đầy đủ — nếu bạn thấy điểm cần chỉnh sửa, hãy gửi ý kiến tại trang phản hồi.