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  • Qwen-VL: A Versatile Vision-Language Model for Understanding . . .
    In this work, we introduce the Qwen-VL series, a set of large-scale vision-language models (LVLMs) designed to perceive and understand both texts and images Starting from the Qwen-LM as a
  • Q -VL: A VERSATILE V M FOR UNDERSTANDING, L ING AND EYOND QWEN-VL: A . . .
    In this paper, we explore a way out and present the newest members of the open-sourced Qwen fam-ilies: Qwen-VL series Qwen-VLs are a series of highly performant and versatile vision-language foundation models based on Qwen-7B (Qwen, 2023) language model We empower the LLM base-ment with visual capacity by introducing a new visual receptor including a language-aligned visual encoder and a
  • Gated Attention for Large Language Models: Non-linearity, Sparsity,. . .
    The authors response that they will add experiments in QWen architecture, give the hyperparameters, and promise to open-source one of the models Reviewer bMKL is the only reviewer to initially score the paper in the negative region (Borderline reject) They have some doubts on the experimental section
  • TwinFlow: Realizing One-step Generation on Large Models with. . .
    Qwen-Image-Lightning is 1 step leader on the DPG benchmark and should be marked like this in Table 2 Distillation Fine Tuning vs Full training method: Qwen-Image-TwinFlow (and possibly also TwinFlow-0 6B and TwinFlow-1 6B, see question below) leverages a pretrained model that is fine-tuned
  • Function-to-Style Guidance of LLMs for Code Translation
    By adopting a Hybrid Mining strategy—using Qwen LLMs for C, C++, and Java, and DeepSeek LLMs for Go and Python—we achieved consistent performance improvements This demonstrates that assigning tasks according to each model's strengths can alleviate the impact of LLMs’ inherent biases and improve the quality of training data
  • AgentFold: Long-Horizon Web Agents with Proactive Context Folding
    LLM-based web agents show immense promise for information seeking, yet their effectiveness on long-horizon tasks is hindered by a fundamental trade-off in context management Prevailing ReAct-based
  • Mamba-3: Improved Sequence Modeling using State Space Principles
    This submission introduces Mamba-3, an “inference-first” state-space linear-time sequence model that aims to improve over prior sub-quadratic backbones (notably Mamba-2 and Gated DeltaNet) along three dimensions: modeling quality, state-tracking capability, and real-world decode efficiency The core methodological contributions are: Generalized trapezoidal discretization to improve
  • SAE as a Crystal Ball: Interpretable Features Predict Cross-domain . . .
    The Qwen-2 5-7B-Instruct model is trained on each dataset, and we evaluate: (1) the correlation between ICL feature drift and SFT, and (2) the correlation between actual performance shifts and our proposed metric
  • Junyang Lin - OpenReview
    Promoting openness in scientific communication and the peer-review process
  • DRBench: A Realistic Benchmark for Enterprise Deep Research
    We demonstrate the effectiveness of DRBench by evaluating diverse DR agents across open- and closed-source models (such as GPT, Llama, and Qwen) and DR strategies, highlighting their strengths, weaknesses, and the critical path for advancing enterprise deep research


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