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法律机器翻译：结构化推理优于重训练

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AI 综述

Aixiu An 等作者发表论文，在瑞士多语言法律体系场景下比较了监督微调、强化学习与推理模型用于法律机器翻译的效果。结果显示，经可验证奖励强化学习（RLVR）增强的 Qwen3.5 4B、Qwen3.5 9B 和 Gemma 3 12B 小模型翻译质量大幅提升，超过监督微调，但接近仍逊于前沿推理模型。研究还发现，重训练范式的收益随模型规模增大而递减。论文称代码与模型已公开。

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最新进展11月9日 13:00

推理先于翻译：用结构化推理增强法律机器翻译

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11月9日

13:00
arXiv cs.CL
推理先于翻译：用结构化推理增强法律机器翻译
研究对比了监督微调、强化学习与推理模型在法律机器翻译上的效果，以瑞士多语言法律体系为测试场景。经可验证奖励强化学习（RLVR）增强的 Qwen3.5 4B、Qwen3.5 9B 和 Gemma 3 12B 小模型翻译质量大幅提升，并超过监督微调，接近但仍逊于前沿推理模型。重训练范式的收益随模型规模增大而递减，代码与模型已公开。

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