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Google Research 发布覆盖 12 种语言的 LocQA 数据集，发现多语言大模型在回答含混的地域相关问题时表现出强烈的美国中心与人口基数驱动的地域偏见。
本文评估了大语言模型在僧伽罗语和泰米尔语（两种资源匮乏的南亚语言）中的数学推理能力，采用独立编写问题的平行数据集进行评估。研究表明，虽然基础算术在跨语言间转移良好，但复杂推理任务在非英语语言中表现出显著性能下降，这对在多语言教育环境中部署AI辅导工具具有重要启示。
本文系统地评估了令牌剪枝这一压缩技术在韩语中心的LLM任务上的应用，该技术通过移除与无关语言对应的令牌和嵌入参数来压缩模型。研究评估了流行的多语言模型（Qwen3、Gemma-3、Llama-3、Aya）在不同词汇配置下的表现，发现令牌剪枝能显著改进生成稳定性并降低特定领域部署的内存占用。