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VocabX专用词表降低推理成本77%
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AI 综述
2026年10月22日，Hugging Face Blog介绍了Dharma-AI的VocabX。测试中，VocabX在保持Qwen3-4B模型、训练数据和训练配方不变的前提下，为葡萄牙语作文评分器重构词表。调整后，平均响应长度从350个token降至101个，输出层从约152,000行减至约65,000行，bench分数从0.703升至0.810；在RTX 5090与vLLM上测试时，实际推理成本降低77.0%。
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最新进展10月22日 01:35
专用化词表使葡语作文评分器实测推理成本降低77.0%。报道时间线
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10月22日
- Hugging Face BlogVocabX 如何通过专门化 SLM 词表将实际推理成本降低 77%
Dharma-AI 的 VocabX 在保持 Qwen3-4B、数据和训练配方不变时，为葡萄牙语作文评分器重构词表，将实测推理成本降低 77.0%。在 RTX 5090 与 vLLM 上测试时，平均响应长度从 350 个 token 降至 101 个，输出层从约 152,000 行减至约 65,000 行，bench 分数从 0.703 升至 0.810。
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