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本文介绍了两种词汇难度预测模型：一种是通过软目标损失微调的黑盒大语言模型，实现了高准确度；另一种是可解释模型，能提供对难度因素的深入分析。这些模型参与了BEA 2026共享任务，并取得了强相关性。
本文详细介绍了 RETUYT-INCO 团队参与 BEA 2026 共享任务 2 的情况，提出了一种用于德语简答题基于评分标准（rubric-based）评分的元提示词（meta-prompting）方法。
本文介绍了一个用于 EEUCA 2026 游戏聊天毒性检测共享任务的系统，该系统通过结合合成数据增强微调 Llama 3.1 8B 模型，获得了第四名。文章重点阐述了一种“验证陷阱”现象：由于数据分布偏移，较高的验证分数与测试集表现并不相关。