华盛顿大学大模型偏好后训练：输出Token最多减少39.84%
论文方法： 长度优化低秩后训练方法（LOCUS） 原文标题： LOCUS: Task-Aware Low-Rank Post-Training for Token-Efficient Language Generation 第一署名单位： 华盛顿大学 具体领域： 大模型偏好后训练 首次公开： 2026年9月10日（arXiv v1） 原论文： htt
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