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标签：Grok-4-Fast×
6月16日
20:46
11:57
11:57arXiv: DeepSeek@Tai Tran Tan, An Dinh Thien
该论文描述了SemEval-2026 Task 6的系统，针对美国总统采访中的政治回避策略分类。比较了两种范式：使用QLoRA对Qwen3（4B-32B）进行参数高效微调，以及使用结构化CoT提示推理模型DeepSeek-V3.2和Grok-4-Fast。Grok-4-Fast在子任务2（9类回避）上取得Macro F1 0.5147，子任务1（3类清晰度）上0.7979，分别排名第8和第13。消融实验表明层次化标签和少样本示例提升了效果，但最强提示变体间Macro F1无显著差异。
论文Grok-4-FastDeepSeek-V3.2Qwen3推理模型政治回避检测
推荐理由：想知道怎么用CoT提示检测政治回避？这篇论文拿Grok-4-Fast跑出了0.51的F1，比微调Qwen3强，还分析了怎么设计提示最有效。
原文
6月12日
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6月11日
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