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孟加拉国工程技术大学的研究人员提出了CBRS，一个多平台框架，采用双层架构并利用包含1.1万条孟加拉语和英语双语解析血液请求消息的新数据集，对社交媒体中的血液捐赠请求进行过滤和解析。其LoRA微调的Llama-3.2-3B模型实现了99%的过滤准确率和92%的零样本解析准确率，在减少35倍令牌使用量的同时，优于GPT-4o-mini等其他大语言模型。