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AK_QMUL 用微调 JAIS 模型在 ArGuard 阿拉伯语有害提示检测任务夺冠
AK_QMUL 团队在 ArGuard-2026 阿拉伯语有害提示检测共享任务中提交方案，使用 JAIS-6.7B 结合 4-bit QLoRA 微调与线性分类头。二分类任务 B1 宏 F1 达 0.984，七分类危害领域任务 B2 达 0.790，两个赛道均排名第一。研究还按方言与类别分析了误差…
arXiv NLP5 天前
#共享任务
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Fin_Agent 征战 FinEval 2026：多语言金融 NLP 方法
论文介绍 Fin_Agent 系统参加 FinEval 2026 多语言金融语言理解共享任务，覆盖希腊语金融命名实体识别、日语隐含沟通识别和多语言金融问答。希腊语 NER 公开 F1 达 0.9521，日语任务测试准确率 98.0%，多语言问答使用 BGE-M3 检索配合 Qwen3-32B 生成。
arXiv NLP19 天前
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