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本文研究了多语言大语言模型在印地语和马拉雅拉语中对语义保持扰动的结构敏感性，结果显示在数学推理性能上有显著下降，并引入了IndicReStruct基准进行评估。
本文研究了多语言大语言模型生成的文本是否表现出翻译腔的迹象，并将其与人工翻译进行比较，以评估语言的自然度。
HOTFIXR是一个数据生成框架，针对LLMs中的多语言推理弱点，使用合成数据提高跨语言性能，同时不牺牲整体能力。
本文探讨了多语言大语言模型中内部表示的跨语言迁移，用于比喻语言生成，表明在一种语言中学习到的激活方向可以有效引导其他语言的生成。
在乌克兰法律文本上对七个基础模型进行了基准测试，发现分词器通量差异达1.6倍，少样本提示会降低性能，成本效益分析表明NVIDIA Nemotron Super 3优于更大模型。
# 并非放之四海而皆准：多语言大语言模型中从固定提示到可学习路由的演进 来源：[https://arxiv.org/html/2604.16937](https://arxiv.org/html/2604.16937) Wei-Chi Wu, Sheng-Lun Wei, Hen-Hsen Huang, Hsin-Hsi Chen α 台湾大学电脑科学与资讯工程学系，台湾 β 中央研究院资讯科学研究所，台湾 γ 台湾大学人工智能研究中心（AINTU），台湾 wcwu@c