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本文提出了一种跨语言迁移学习方法，用于从语音中检测阿尔茨海默病，覆盖多种语言，实现了82%的F1分数，并支持实时筛查应用。
本文利用fMRI数据和多种LLM，研究了英语、中文和法语中的大脑-LLM对齐，发现训练语言主导性和类型距离（而非英语固有的优势）驱动了对齐模式。
本文分析了《回通官话译语》这一明代多语词汇集，将其视为一种结构化的跨语言转录系统，该系统使用汉字来代表非汉语语言，揭示了汉语音韵范畴如何被灵活扩展用于语音近似。
本文研究了用户提示中的礼貌和不礼貌表达如何影响LLM在三种语言和五个主流模型上的响应，发现礼貌效应是语言和模型相关的，而非通用的。作者发布了PLUM多语言语料库，包含1,500个人工验证的提示和礼貌标注，并使用八个因素评估响应质量。