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本文介绍了一个基于 SeamlessM4T-v2-large 和 Qwen3-4B-Instruct 的开源复现，用于 IWSLT 2026 指令跟随流水线，并使用 10 万个合成样本。
本文描述了 NAVER LABS Europe 参与 IWSLT 2026 指令跟随短轨道的提交方案。该方案改进了他们之前获胜的系统，使用了仅基于 ASR 数据训练的新语音投影器（SpeechMapper），并通过合成 SQA 数据集（fakACL）增强了训练。最终系统在使用较弱 LLM 骨干的情况下，在受约束轨道中并列第一。
本文描述了 MLLP-VRAIN UPV 系统在 IWSLT 2026 同声传译任务中的应用，该系统使用了 Parakeet 和 Qwen 3.5 模型，结合自适应“黑盒”策略和 RAG 机制以获取上下文，实现了显著的质量提升。