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Dharma AI 预告 VocabX 词表专门化方法
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AI 综述
2026年10月22日，Dharma AI 在 Hugging Face 博客中预告即将发布的 VocabX 论文。该文提出按 token 成本而非出现频率重建小模型词表，并在基于 Qwen3-4B 的葡萄牙语作文评分器上进行测试：平均输出从 350 token 降到 101 token，实测推理成本下降 77.0%，bench 分数从 0.703 升到 0.810。目前该论文尚未正式发布，博客仅给出上述预告性结果。
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最新进展10月22日 01:35
Dharma AI 预告 VocabX 论文，称词表专门化使推理成本降 77%。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月22日
- Hugging Face BlogVocabX 如何通过词表专门化把 SLM 推理成本降低 77%
Dharma AI 在 Hugging Face 博客中预告即将发布的 VocabX 论文，提出按 token 成本而非出现频率重建小模型词表，在基于 Qwen3-4B 的葡萄牙语作文评分器上把平均输出从 350 token 降到 101 token，实测推理成本下降 77.0%，bench 分数从 0.703 升到 0.810。
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