本期播客精华汇总: [LG] InfiniteHiP: Extending Language Model Context Up to 3 Million Tokens on a Single GPU 提出 InfiniteHiP 框架，通过模块化分层剪枝、动态 RoPE 调整和 KV 缓存卸载等技术，将LLM上下文处理能力扩展至300万Token，推理速度提升近19倍。 [CL] CopySpec: Accelerating LLMs with Speculative Copy-and-Paste Without Compromising Quality 提出 CopySpec 框架，利用 “投机性复制粘贴” 加速LLM推理，通过高效识别和复制重复Token序列，实现最高3倍的加速，且不影响生成质量。 [CL] SelfCite: Self-Supervised Alignment for Context Attribution in Large Language Models 提出 SelfCite 自监督框架，让LLM学会生成高质量的句子级引用，通过 “上下文消融” 技术生成奖励信号，提升生成内容的可信度和可追溯性。 [CL] SQuARE: Sequential Question Answering Reasoning Engine for Enhanced Chain-of-Thought in Large Language Models 提出 SQuARE 提示技术，通过引导LLM进行 “自我审问”，生成并回答多个辅助问题，增强模型在复杂问答任务中的推理能力，尤其对小模型性能提升显著。 [LG] Eidetic Learning: an Efficient and Provable Solution to Catastrophic Forgetting 提出 Eidetic Learning 方法和 EideticNet 架构，通过迭代剪枝和神经元回收机制，有效解决持续学习中的 “灾难性遗忘” 问题，并实现无需任务ID的自动任务路由。 [LG] Escaping Collapse: The Strength of Weak Data for Large Language Model Training 研究表明，即使是 “弱数据” 也能有效防止LLM在合成数据迭代训练中发生 “模型坍缩”，并提出受 Boosting 算法启发的迭代训练框架，少量 “弱数据” 即可显著提升模型性能。完整推介：https://mp.weixin.qq.com/s/MWV_AzKGTG-Jw5SjmRYLiA

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“What did the council decide on item 42?” — answered with the speaker and the moment.

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