10:33arXiv: DeepSeek@Kuanlin Chen, Cheng-En Ou精选该研究提出了一种基于语料库特征扩散(CGFD)的低资源微调流程,用于自动生成繁体中文个别化教育计划(IEP)。通过25个专家标注的高分种子转录本提取特征,并注入LLM提示以驱动扩散,最终获得567个有效扩散样本,结合15个专家金种子构建582样本训练集,微调Breeze-7B模型。实验发现,在繁体中文token预算下,语法约束解码(GCD)反而降低效率,无GCD路径在55样本压力测试中实现100%模式通过率且延迟降低34%。在10样本正式测试中,无GCD路径的BERTScore F1达0.779,超越GPT-5.4等零样本基线,且完全本地化、气隙推理。该系统填补了繁体中文特殊教育NLP的空白,提供了隐私保护的工业级解决方案。论文低资源微调特征扩散繁体中文NLP特殊教育本地推理推荐理由:做特殊教育NLP或低资源语言模型微调的团队,这篇论文提供了一个可复现的CGFD流程,直接解决了繁体中文IEP生成的数据稀缺和隐私问题,值得点开看具体实现。原文