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官方账号arXiv cs.LG@Michael Jungo, Aixiu An
推荐理由：这篇论文用实验告诉你：机器翻译加推理步骤质量更好，但token成本涨三成，做生产部署前得算清楚这笔账。
神经机器翻译
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7月22日
11:33
该研究探讨了基于可验证奖励的强化学习（RLVR）在神经机器翻译（NMT）后训练中的应用。实验发现，在推理阶段保留模型的推理痕迹能显著提升翻译质量，尤其在法律文档翻译中表现突出。但推理过程导致输出token数量增加约30%，需在计算成本与翻译质量间权衡。研究通过系统性地从训练或推理阶段移除推理轨迹，明确了推理痕迹对质量的贡献主要来自推理阶段而非训练阶段。