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EntiGraph
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新型SIRF模型内化策略，实现高精度工业风险控制
研究人员开发了SIRF，一种用于工业内容风险控制的新型基础模型。SIRF通过持续预训练将复杂的平台策略直接内化到其权重中，从而实现超低延迟的高精度风险评估。在一项比较研究中，SIRF-8B-SFT在Black Recall@P95方面比基线模型有了显著的15.1个百分点的提升，仅使用了少量持续预训练的token而未损害通用能力。这种方法允许作为裁决层进行高效部署，恢复了大量被错误处罚的样本，并以较低的成本有效地迁移到新场景。
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EmbGen 管道为专业语言模型生成合成数据
研究人员开发了 EmbGen，一个用于生成合成训练数据的新管道，以使较小的语言模型适应专业领域。该方法将语料库分解为实体-描述对，基于语义相似性重组它们，然后创建问答对。EmbGen 旨在克服现有合成数据生成技术的局限性，这些技术可能产生同质化输出并未能捕捉复杂依赖关系。