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本文提出CRUMB，一种三阶段推理封装方法，通过聚类测试查询并利用最小化最大均值差异（MMD）选择分布匹配的训练子集，从而实现对大规模数据集的高效先验拟合网络推理。在51个TabArena数据集上，该方法在上下文选择方面达到了最先进水平。
介绍了CICL，一种决策感知上下文层，通过将上下文视为决策时刻的干预，使用反事实启发式评分和类型化记忆卡（受令牌预算限制），为工具使用的LLM代理选择和压缩证据。在SWE-bench和RepoBench上的实验显示，在检索准确性和行动关键性方面取得了实际提升。
提出了G²C-MT，一种基于图引导的文档级机器翻译上下文选择框架，通过轻量级话语图和深度偏置随机游走来建模结构化话语依赖关系，在多个大语言模型上超越基线。