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<p>Guardieiro et al. (2025)提出了一种名为<strong>Instruction Attention Boosting (InstABoost)的新型潜在引导方法，旨在提高大型语言模型（LLM）遵循指令的能力。该研究通过标准化基准测试</strong>系统地比较了各种引导技术，包括传统的提示和现有潜在空间引导方法。结果表明，INSTABOOST通过<strong>增强模型对指令的注意力</strong>，在多样化的任务中显著提升了控制成功率，并保持了生成文本的流畅性，克服了其他潜在引导方法中常见的性能波动和生成质量下降问题。这篇论文强调，通过<strong>精确操纵模型的注意力机制</strong>，可以更可靠、更高效地引导LLM的行为。</p><p>Source: <https://arxiv.org/abs/2506.13734></p>