Relationally Guided Use Case Modeling with LLMs
为解决用例流构建成本高且现有自动化方法难以保持语义一致性等问题，提出FlowGen模型，利用LLM进行语义信息处理和生成用例流。
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Representative Papers
Multimodal Aspect-Level Sentiment Analysis Based on Gated Noise Filtering and Emotion-Relevance Interaction
为解决多模态情感分析中的噪声干扰和跨模态情感对齐问题，提出了一种基于门控噪声过滤和情感相关性交互的框架GNSRI。
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CWF: A Collaborative Writing Framework for Personalized and Reliable Popular Science Writing
为解决科学普及写作中个性化与准确性之间的矛盾，本文通过构建数据集、提出DA-MoE模型及多代理事实核查机制来提高文本适应性和可靠性。
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AgenticRag-R1: Agentic Reinforcement Learning with Stack Memory for Multi-Step Reasoning, Retrieval and Memorizing
本文针对多步推理中自适应检索和上下文连续修正难题，提出AgenticRag-R1框架，通过堆栈记忆与细粒度动作空间结合强化学习方法解决。
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InteractBench: Benchmarking LLMs on Competitive Programming under Unrevealed Information
为解决大语言模型在未完全信息下算法推理能力评估的问题，研究引入了InteractBench，包含322个高质量交互式编程问题，用于评测模型动态获取信息和状态追踪的能力。
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Relationally Guided Use Case Modeling with LLMs
为解决用例流构建成本高且现有自动化方法难以保持语义一致性等问题，提出FlowGen模型，利用LLM进行语义信息处理和生成用例流。
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Multimodal Aspect-Level Sentiment Analysis Based on Gated Noise Filtering and Emotion-Relevance Interaction
为解决多模态情感分析中的噪声干扰和跨模态情感对齐问题，提出了一种基于门控噪声过滤和情感相关性交互的框架GNSRI。
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为解决科学普及写作中个性化与准确性之间的矛盾，本文通过构建数据集、提出DA-MoE模型及多代理事实核查机制来提高文本适应性和可靠性。
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AgenticRag-R1: Agentic Reinforcement Learning with Stack Memory for Multi-Step Reasoning, Retrieval and Memorizing
本文针对多步推理中自适应检索和上下文连续修正难题，提出AgenticRag-R1框架，通过堆栈记忆与细粒度动作空间结合强化学习方法解决。
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InteractBench: Benchmarking LLMs on Competitive Programming under Unrevealed Information
为解决大语言模型在未完全信息下算法推理能力评估的问题，研究引入了InteractBench，包含322个高质量交互式编程问题，用于评测模型动态获取信息和状态追踪的能力。
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