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VocabX 词表特化将推理成本降低 77%
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AI 综述
2026 年 10 月 22 日，Dharma AI 在 Hugging Face 博客中介绍即将发布的 VocabX 论文。该研究在基于 Qwen3-4B 的葡语作文评分器上，按 token 成本而非词频重建词表，并保持基座模型、数据和训练配方不变。实测推理成本下降 77.0%，平均响应从 350 个 token 降到 101 个，bench 分数从 0.703 升到 0.810。目前该论文尚未正式发布，博客披露的是这一方法在真实应用中的初步结果。
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最新进展10月22日 01:35
Dharma AI 博客披露 VocabX 论文：词表特化使推理成本降 77%，bench 分数升至 0.810。报道时间线
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10月22日
- Hugging Face BlogSLM 词表专门化如何在真实应用中把推理成本降低 77%
Dharma AI 在 Hugging Face 博客中介绍即将发布的 VocabX 论文：在基于 Qwen3-4B 的葡语作文评分器上，按 token 成本而非词频重建词表，保持基座模型、数据和训练配方不变，实测推理成本下降 77.0%，平均响应从 350 个 token 降到 101 个，bench 分数从 0.703 升到 0.810。
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