09:32
官方一手arXiv: DeepSeek@Mohammad Hossein Shalchian, Mostafa Amiri, Amir Mahdi Sadeghzadeh
推荐理由：波斯语数据匿名化新方案，用LLM标注训练轻量NER模型，消费级GPU上2分钟处理4万消息。
DeepSeek-V3-0324
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9月2日
09:32
研究人员使用DeepSeek-V3-0324、GPT-OSS-120B和Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507三种LLM为波斯语聊天数据生成标注，训练了四个MatinaRoberta-based NER模型。OSS_ZeroShot标注产生的模型在宏平均F1和标签覆盖率召回率(LCR)上表现最佳，能在单块RTX 3090上约2分钟内完成4万条消息的匿名化处理。
5月12日
19:11
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官方一手arXiv: DeepSeek@Joanna Szych, Anne Schwerk
推荐理由：该研究为LLM代码生成评估提供了更全面的方法论，强调了开发者反馈的重要性，对模型选择和改进实践具有参考价值。