NICT 团队 OptiMer 获 EMNLP2026 杰出论文奖，搜索成本降低 15-35 倍

NICT 研究团队的 OptiMer 获得 EMNLP2026 杰出论文奖。该方法为每个数据集分别训练持续预训练模型，提取分布向量后用贝叶斯优化搜索组合权重，并在 Gemma 3 27B 的跨语言与领域实验中优于数据混合和模型平均基线，搜索成本降低 15-35 倍。