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研究者提出推理引导翻译框架构建多语言评测集

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AI 综述

研究者提出一种推理引导翻译框架,用于构建多语言评测集:把翻译策略选择与大规模生成分开,再配合任务感知验证、定向修复和独立质量筛查。基于该框架构建的评测集覆盖 7 个安全、对话与数学推理资源、11 种语言,其中需修复的两个子集达到 99.94% 的目标条目-语言对覆盖率。 对开源大语言模型的评测显示存在明显的语言相关脆弱性,包括拒绝行为不一致,以及低资源语言上的推理能力显著下降。

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报道时间线

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10月15日
  1. arXiv cs.CL
    用推理引导翻译扩展多语言安全与推理评测

    研究者提出推理引导翻译框架,用于构建多语言评测,将翻译策略选择与大规模生成分离,并结合任务感知验证、定向修复与独立质量筛查。基于该框架构建的评测集覆盖 7 个安全、对话与数学推理资源、11 种语言,需修复的两个子集达到 99.94% 的目标条目-语言对覆盖率。对开源 LLM 的评测显示存在明显的语言相关脆弱性,包括拒绝行为不一致和低资源语言推理能力显著下降。

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