arXiv · cs.CL· Hao Wang·· 12 天前AI 评分45
Qwen-MT-Lumen 参加 WMT2026：基于质量感知训练与在线蒸馏的指令专用翻译
Qwen-MT-Lumen at WMT2026: Instruction-Specialized Translation via Quality-Aware Training and On-Policy Distillation
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Hao Wang
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.19758v1
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AI 导读
阿里团队推出开源翻译模型 Lumen，参加 WMT 2026 通用机器翻译任务，专注满足术语、风格和结构化输出等细粒度指令要求。模型基于 Qwen3-14B，采用四阶段流程：继续预训练与监督微调、将 M²PO 扩展为在线偏好优化、从更大教师模型做 on-policy 蒸馏，以及结构感知推理与修复。在 23 个翻译方向上，按 1–5 分 LLM-judge 评分取得 4.60 的总体均分，表现与领先闭源系统相当。
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