כתבה
arXiv cs.CL ·
SEAR: ניתוב מודע לקטעים וראיות
SEAR: Segment-Evidence-Aware Routing for Weak-to-Strong Multilingual Speech MCQ
מערכת SEAR משתמשת בQwen3-Omni-30B-A3B-Instruct עם ניתוב מודע לקטעים וראיות. המערכת מייצרת 359,825 שאלות MCQ מאומתות ב-21 שפות וניבים. היא משיגה דיוק של 90.92% בסט הערכה הרשמי.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.11355v1 Announce Type: new Abstract: This paper describes our system for Task~2 of the second Multilingual Conversational Speech Language Model (MLC-SLM) Challenge. We adapt Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct with a segment-evidence-aware data and post-training pipeline. A language model converts timestamped ASR into coherent event spans, which are expanded by a boundary margin and cropped from the original recording. We then synthesize complementary semantic MCQs with Qwen3.6-27B and acoustic MCQs with Gemini~3.1 Flash-Lite, followed by structural, grounding, answer-consistency, and target-model trainability checks, yielding 359,825 verified MCQs across 21 language and accent variants. A text-only probe partitions the data into weak, text-answerable items used for supervised fine-tuni
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית