arXiv 隐私论文· Jiaqi Gan·· 1 天前AI 评分38
面向 AI 来电筛选智能体的小语言模型后训练回复与摘要数据
Quality-Controlled Reply and Summary Data for Post-Training Small Language Models in AI Call-Screening Agents
AI 导读
研究者构建了 3,395 通合成通话、15,102 个目标（11,707 条回复、3,395 条摘要）的监督语料，用于训练能在设备端筛选来电的小语言模型。在 192 通留出通话上，六个 0.6-4B 参数模型经共享 LoRA 适配器训练后，回复合格率从 21-54% 升至 94-97%，摘要合格率从 0-6% 升至 43-72%。
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