VocabX 论文预告：按 token 成本特化 SLM 词表可将推理成本降低 77%

Dharma AI 预告即将发表的 VocabX 论文，提出按每个 token 的服务成本而非出现频次来重建词表，在不改动基座模型和训练配方的前提下，将生产环境葡萄牙语作文评分器（基于 Qwen3-4B）的实测推理成本降低 77.0%，平均响应从 350 token 降到 101 token，bench score 从 0.703 升至 0.810。