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本文介绍了MoganColBERT-TR，一个用于土耳其语的后交互多向量检索模型，通过从先前编码器进行蒸馏训练，在土耳其语BEIR数据集上实现了具有竞争力的零样本性能。

本文介绍了TÜDÜM，一个用于使Qwen3.5-27B能够用土耳其语进行显式推理的流水线，该流水线在土耳其语推理数据上使用SFT和基于GRPO的强化学习。结果显示，土耳其语推理一致性得到改善，但基准测试表现参差不齐，提供了一个诚实的评估，而非声称达到最先进水平。