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提出一种多目标强化学习框架，结合语义嵌入与Pareto-DQN，在推荐中平衡参与度、多样性和公平性，缓解过滤气泡问题。
TheoremGraph 是一个统一的语句级依赖图，涵盖非形式化数学（arXiv 论文）和形式化数学（Lean 项目），利用语义嵌入来弥合两者之间的差距。作者提供了数据集、提取器和 API，以支持数学搜索和检索。
提出SENSE，一种用于检索式推测解码的语义嵌入导航方法，利用隐状态进行语义对齐和软门控评估，在LLaMA和Qwen系列上实现高达3.26倍加速，同时保持生成质量。