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• 日期：论文发表日期
• 标题：论文题目
• 领域：使用ChatGPT生成。prompt：这个论文的题目[title]，这个论文的地址[arxiv的pdf的url]，请你分析一下这个论文属于[大主题]的什么领域
• star：根据论文重要性，阅读难度。本人的主观评价
• 引用：使用semanticscholar的api获取
• link：论文的arxiv地址

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NLP-自然语言处理

日期	标题	领域	star	引用	link
10/1/2023	Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models	提示工程COT	⭐⭐⭐⭐⭐		link
8/1/2025	Towards System 2 Reasoning in LLMs: Learning How to Think With Meta Chain-of-Thought	提示工程COT	⭐⭐		link
19/8/2025	Efficient Attention Methods: Hardware-efficient, Sparse, Compact, and Linear Attention	有效注意力计算综述	⭐⭐⭐⭐⭐		link
29/9/2025	Understanding the Dilemma of Unlearning for Large Language Models	机器遗忘与可解释性	⭐⭐		link
29/9/2025	InfLLM-V2: Dense-Sparse Switchable Attention for Seamless Short-to-Long Adaptation	Transformer稀疏注意力	⭐⭐⭐⭐		link
8/10/2025	KnowRL: Exploring Knowledgeable Reinforcement Learning for Factuality	大模型训练降低幻觉	⭐⭐⭐⭐		link
12/10/2025	Towards Thinking-Optimal Scaling of Test-Time Compute for LLM Reasoning	LLM 推理能力与推理策略	⭐⭐⭐		link
20/10/2025	The Free Transformer	Transformer 架构创新	⭐		link
25/10/2025	Mixture-of-Recursions: Learning Dynamic Recursive Depths for Adaptive Token-Level Computation	Transformer 架构创新	⭐⭐⭐		link
21/11/2025	Asking LLMs to Verify First is Almost Free Lunch	LLM 推理能力与推理策略	⭐⭐		link