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传统全文注入方法令牌成本高且上下文受限，本文方法通过巧妙结构化检索显著提升了令牌效率和系统性能，降低了计算资源和费用，对法律文档自动分析具有重要意义。
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腾讯在Hugging Face发布了tencent/R3-embedding-0.6b模型更新，该模型基于Qwen3，支持特征提取、代理技能检索和句子相似度任务。该项目已获得123次下载和9个点赞。
大语言模型作为AI导师在K-12教育中应用越来越多，但隐私、成本和对专有模型的依赖引发担忧。小型语言模型（SLM）提供了有希望的替代方案，但针对特定教育场景（如基于积木的编程）选择合适模型依然困难。本文提出了CSTutorBench基准，用于评估语言模型在VEX VR机器人环境中担任计算机科学导师的能力。该基准包含基于17个场景的问题，采用融合教学和反馈研究的教学评分标准，并通过人机结合的LLM评分管线进行评估。对11个参数规模在4B到120B间模型的初步测试表明，模型在词汇和语气等表层指标表现良好，但在避免答案泄露和利用学生调试历史等深层教学行为上表现不足。结果显示，模型家族和指令微调方法较参数数量更能预测教学质量，经过针对性提示词优化后，10个模型的表现有所提升。这一结果强调了基于具体教育情境和教学理论的基准对SLM教育部署选择的重要性。
本文提出了SearchEyes，一种以类型化知识图为核心的模拟搜索世界，该世界统一构建训练数据、搜索环境和奖励信号，解决多跳推理训练中结构断连的问题。通过引入感知-知识链（PKC）和跃点锚定策略优化（HaPO），实现了多模态搜索代理的高效训练。实验表明，SearchEyes在六个多模态知识密集基准上表现优异，SearchEyes-27B版本平均超越现有最强开源模型6.2分。