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本文介绍了用于SemEval-2026任务7（文化意识）的DFKI-MLT系统，该系统利用来自平行FLORES数据的语言向量，对多语言大语言模型应用激活引导。该系统在多项选择题（MCQ）赛道中达到86.96%的准确率，在17支队伍中排名第7，事后分析表明，提升效果对层敏感，且在不同语言-区域对之间存在差异。
研究者发布 CSR-L 与 CS-MTEB 基准，发现语码转换查询使 IR 系统性能下降高达 27%，并揭示嵌入空间 divergence 是当前多语言技术无法修复的根本原因。