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GLiClass
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SCX Router 揭晓，用于零样本 LLM 选择
研究人员开发了 SCX Router，这是一个旨在智能选择最适合给定任务的大型语言模型 (LLM) 的新颖系统。这个轻量级路由器基于 GLiClass 并利用 Qwen3 解码器，在无需自回归生成的情况下为模型分配适用性分数。它还可以预测任务类型、难度和推理模式，支持自定义零样本标签。SCX Router 在一个大型、合成生成的数据集上进行了训练，并在六个 LiveBench 子集上展示了优于固定模型的性能。
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新的Opir模型为LLM提供高效的多任务安全分类
研究人员推出Opir，这是一系列新的基于编码器的护栏模型，专为大型语言模型应用中的高效多任务安全分类而设计。Opir模型基于GLiClass架构构建，能够检测不安全提示、有毒语言、越狱尝试和有害内容，其部署占用的空间比大型护栏模型小得多。这些模型在全面的分类法上进行了训练，并与评估工具一起开源，以支持各种安全分类任务。