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研究证实语言模型惊奇度对中文阅读时间具预测能力
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AI 综述
2026年10月6日，arXiv发布的一项研究对语言模型惊奇度对中文阅读时间的预测能力进行了系统分析。研究团队在工作中提出了SMS对齐方案，并基于30B tokens的数据训练了参数量介于14M至1.4B之间的Chinese-Pythia模型，最终证实语言模型token级惊奇度（surprisal）对中文阅读时间具有预测能力。
AI 根据报道生成 · 4 小时前更新
最新进展10月6日 12:00
研究团队提出SMS对齐方案，证实语言模型惊奇度对中文阅读时间具预测力。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月6日
- arXiv 自然语言处理语言模型惊奇度对中文阅读预测能力的系统分析
研究团队提出 SMS 对齐方案并基于 30B tokens 训练的 Chinese-Pythia 模型（14M-1.4B），证实语言模型 token 级惊奇度（surprisal）对中文阅读时间具有预测能力。
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