#多语言模型

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研究首次将LLM评估意识扩展到印度语言：被告知正在被测试时，模型对有害请求的拒绝率平均上升14.4个百分点，但良性请求拒绝率也从6.9%升至11.3%，安全评估的有效性受到质疑。

多语言模型偏见审计研究发现：非英语得分普遍低于英语，但相关性分析显示平均分无法区分真实公平性与翻译造成的噪声，忠实翻译同样导致分数下降，附三个常见流程错误。

Darwin-27B-ZTC-v5 在 S1MB 日语赛道以 Borda 84.57 拿下第一，领先 Perplexity、torchcast 与 Jev 1.13，而它只用英语决策数据训练。这一跨语言迁移结果说明判断能力可以跨语言复用，对多语言产品的路由、打分与安全门控有直接参考价值。

arXiv 最新研究通过探针与 logit-lens 分析揭示：大语言模型在早期层编码书写系统信息，却在最末层才做出脚本选择承诺，中间层默认倾向拉丁字母，且脚本能力与模型深度密切相关，对包容性多语言架构设计有重要启示。