Empero AI 发布了 Qwythos-9B-v2，这是其大型语言模型的更新版本，旨在消除之前影响少量输出的循环和退化问题。新版本通过一种称为“最终 Token 偏好优化”的技术，实现了 0% 的循环率，同时不牺牲其 100 万 token 的上下文窗口或推理能力。内部基准测试显示，Qwythos-9B-v2 在知识和推理任务上的性能保持不变或略有提高，但在编码基准测试分数上略有下降。 AI
影响 通过修复循环问题增强了 LLM 的可靠性，可能简化了使用长上下文窗口的开发者的部署。
排序理由 来自实验室（Empero AI）的模型发布，具有特定的模型名称和版本。[lever_c_demoted from frontier_release: ic=1 ai=1.0]
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