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大型語言模型（LLM）正從聊天工具走向基礎AI層，牽動模型訓練、推理成本、能力評測、提示工程與可解釋性等議題。這個主題也涵蓋模型安全、企業合作與部署策略，影響產品設計與算力布局。
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這篇論文在談怎麼把 LLM 當成訓練時的輔助訊號，選擇性地做正則化，提升推薦模型，但不必重寫整套推薦系統。
AE-LLM 主打大型語言模型的自適應效率最佳化，想在不固定耗算力的前提下，讓模型依工作負載調整效率；但摘要沒有公開完整 benchmark 細節。
