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本文来自小米，介绍了面向多语言机器翻译的无参考后训练，将带有质量评估奖励的GRPO应用于MiLMMT-46-v0.1 SFT模型，生成MiLMMT-46-v1.0，该模型提升了46种语言的翻译质量，并超越了开放和专有基线。

本文介绍了MiLMMT-46-v1.0，这是一个通过GRPO和检查点插值进行无参考后训练改进的多语言机器翻译模型，在46种语言上超越了强大的开放和专有基线模型。

Mix-MoE提出了一种混合专家混合框架，通过专门的专家组和傅里叶变换增强的路由机制来缓解多语言机器翻译中的参数干扰，相比基线方法取得了显著改进。