refinement

RubSE是一个框架，它利用评分标准引导的自演化，通过缓解视觉修复耦合和轨迹崩溃来增强UI到代码生成的稳定性。

CRAFT是一种新的LLM框架，用于对临床叙述中的时间推理进行迭代优化，引入了基于验证器的反馈机制，并提出了用于疫苗不良事件报告的MedTempo基准。

本文提出了一种迭代式调节框架，通过改进和重用标注指南来提升基于LLM的标注性能，并在使用GPT、Gemini和DeepSeek模型的生物医学NER任务上进行了验证。

本文提出TokenDrift，一种漂移目标方法，通过将分类预测提升至连续语义空间进行反对称漂移，从而优化离散扩散语言模型。在固定去噪步数下，该方法显著提升了生成质量。

一篇博客文章，解释如何使用细化映射在数据库模式更改期间保留外部属性，并通过将布尔列迁移到可空时间戳再到事件溯源的例子进行说明。