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Transformer分析斯拉夫议会演讲中的填塞停顿词
研究人员利用基于Transformer的模型，分析了来自四种斯拉夫语（克罗地亚语、捷克语、波兰语和塞尔维亚语）的约4000小时的议会演讲。该研究调查了填塞停顿词（FPs）的出现频率和速率，发现年龄和语速与填塞停顿词的发生率呈负相关，而性别效应则因语言而异。此外，情绪与填塞停顿词的发生率呈正相关，政治倾向和权力地位在特定议会中调节着这些效应。
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武契奇总统承诺辞职后，塞尔维亚抗议活动仍在继续
在总统亚历山大·武契奇宣布将辞职后，数千名塞尔维亚人在克拉列沃继续抗议。这场已持续18个月的抗议活动最初是由2024年诺维萨德发生的致命铁路事故引发的。包括IT专家Marko Djokic在内的抗议者，在武契奇担任总理或总统12年后，要求变革。
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研究发现 AI 模型的自动解释标签在跨语言时泛化能力不足
研究人员调查了稀疏自编码器 (SAE) 特征在语言模型中自动解释标签的泛化能力。他们以塞尔维亚语的双书写系统为测试平台，发现不同语言和脚本中相似内容激活的 SAE 特征显示出显著的重叠，表明存在真实的跨语言语义特征。然而，自动解释标签往往跟不上步伐，在塞尔维亚语中漏译相同含义的频率是英语的四倍，并且与塞尔维亚语拉丁字母相比，对塞尔维亚语西里尔字母的失败率更高。