VocabX 如何通过词表专门化将 SLM 推理成本降低 77%

Dharma-AI 在 Hugging Face 博客中介绍即将发布的 VocabX 论文，该方法按 token 成本而非出现频次重建领域专用词表，在基于 Qwen3-4B 的葡萄牙语作文评分器上将实测推理成本降低 77.0%，平均响应从 350 个 token 降至 101 个，bench 分数从 0.703 升至 0.810。