研究者发布欧洲语言决策模型Zuse
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2026年11月5日，研究人员在arXiv发布面向27种欧洲语言的决策模型Zuse，推出4B、9B与27B三种规模版本。该模型采用在冻结开源基座上训练低秩适配器与指针头的方法，以直接输出选项概率。测试结果显示，在涵盖9个任务组与27种语言的评测中，27B模型取得了87.5%的准确率以及0.016的合并期望校准误差。进一步分析表明，模型的失校准主要受任务驱动而非语言驱动；同时，Zuse在英语公共基准上的表现落后于Jev和Kev。
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- arXiv 自然语言处理Zuse：面向欧洲语言的决策模型
研究人员提出面向 27 种欧洲语言的决策模型 Zuse（含 4B、9B 与 27B），在冻结开源基座上训练低秩适配器与指针头直接输出选项概率。在涵盖 9 个任务组与 27 种语言的测试中，27B 模型取得 87.5% 准确率与 0.016 的合并期望校准误差。分析表明失校准主要受任务而非语言驱动，且模型在英语公共基准上落后于 Jev 和 Kev。
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