arXiv cs.CL· Hao Wang, Yangyang Liu, Xiaohu Zhao, Heng Liu, Zifu Shang, Tianhao Li, Ruize Gao, Jialong Tang, Liangying Shao, Haoran Wei, Baosong Yang, Linlong Xu, Longyue Wang, Weihua Luo·· 5 小时前AI 评分31
Qwen-MT-Lumen 在 WMT2026：通过质量感知训练与在线策略蒸馏实现指令专用翻译
Qwen-MT-Lumen at WMT2026: Instruction-Specialized Translation via Quality-Aware Training and On-Policy Distillation
AI 导读
阿里提交 WMT 2026 通用机器翻译共享任务的 Qwen-MT-Lumen，以 Qwen3-14B 为翻译主干，采用四阶段流水线：继续预训练与监督微调、将离线 M²PO 扩展为在线偏好优化、从更大教师模型做在线策略蒸馏，以及结构感知推理与后处理。该模型参与 23 个翻译方向，在 1–5 分 LLM 评审标准下取得 4.60 的总体均分，翻译质量与指令遵循表现可比肩领先闭源系统。
来源：arXiv cs.CL · arxiv.org