VocabX 如何通过特化 SLM 词表将推理成本降低 77%

Dharma-AI 预告即将发布的 VocabX 论文，提出按 token 成本而非频率特化小模型词表，在基于 Qwen3-4B 的葡萄牙语作文评分器上把平均响应从 350 个 token 降到 101 个，实测推理成本下降 77.0%，bench 分数从 0.703 升到 0.810。