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数据来源：ArXiv Domain LLM Domain Papers1. Prompt Chaining in Practice: A Case Study in Automated Scholarly Report GenerationAbstract:The exponential growth of scholarly publications requires automated tools for effective information synthesis. However, simple, single-shot prompting methods often lack the reliability and quality required for complex synthesis tasks. This paper introduces and empirically evaluates a multi-stage prompt chaining methodology as a more reliable architectural pattern for ...

数据来源：ArXiv Domain LLM Domain Papers1. Simulator-Grounded Large Language Models for Industrial Causal Reasoning: Tool-Use, Structured Injection, and Plant-Portable Retrieval for Wastewater Treatment Decision SupportAbstract:Wastewater operators need answers grounded in how their plant’s variables interact and how fast effects propagate, not in generic pretraining text, when asking causal questions such as “why is N2O rising?” or “what happens if I cut aeration by 20%?”. We compare three concret ...

数据来源：ArXiv Domain LLM Domain Papers1. TEXAS: Task-Expert-Aware Supervision for Downstream Mixture-of-Experts LLM AdaptationAbstract:Mixture-of-Experts (MoE) language models route each token through a small subset of experts, making routing patterns useful for identifying task-relevant experts during downstream adaptation. Yet current approaches have two limitations: task experts are typically identified from aggregate routing statistics that reflect usage rather than association with successfu ...

数据来源：ArXiv Domain LLM Domain Papers1. Backtrader-Bench: Benchmarking LLM Agents on Algorithmic Trading with Self-Generated MCQsAbstract:Evaluating LLM coding agents in algorithmic trading is difficult because static benchmarks risk data contamination and numerical backtest outputs require ground truth from actual code execution. We present Backtrader-Bench, a framework with two complementary pipelines. A deterministic multiple-choice question (MCQ) pipeline generates questions from backtest co ...

数据来源：ArXiv Domain LLM Domain Papers1. LLMs Know the Constraint But Do Not Use It: Activation Bottlenecks in Pragmatic Constraint ReasoningAbstract:When a salient surface cue competes with an implicit feasibility constraint, LLMs often fail — but aggregate accuracy conflates genuine constraint inference with conservative defaulting. We formalize the distinction as conditional constraint activation: the constraint is internally encoded (Knowledge) symmetrically across constraint-present and -abs ...