优化 LLM 多任务环境下的上下文推理：论文仓库（代码即将发布）

GitHub 仓库 tupslyer/optimizing-llms-contextual-reasoning 将承载论文《Optimizing Large Language Models for Contextual Reasoning in Multi-Task Environments》的实现与实验代码，该论文目前处于 COAI 2025 审稿中。论文提出优化策略以增强 LLM 跨多任务的上下文推理能力，实验结果显示在动态环境中有更好的适应性。完整实现、实验配置、Benchmark 结果、预训练模型 checkpoint 和文档教程“即将发布”。