https://auratracer.kyleforge.com/ 科技事件深度追踪 · 忠实摘要 · 整合时间线 zh-CN https://auratracer.kyleforge.com/events/d01725135534 https://auratracer.kyleforge.com/events/d01725135534 Thu, 29 Oct 2026 06:04:32 +0800 解读 用户在r/MachineLearning上说明已使用Qwen3.5-9B-BASE构建波兰法律模型，并完成了三轮约80M token的连续预训练（CPT），分别针对复杂法律评论、欧盟及本地立法、法院判决，结果略优于基模型，立法阶段表现最佳（e2）。目前尚未进行助理式指令微调（SFT），并对后续应继续CPT还是转向SFT、如何在训练中加入推理能力及工具调用存在疑惑（e1,e5）。用户列出可用的数据来源，包括法律问答、认证问答、学习材料等，并请求针对数据选择、SFT或强化学习（RL）路径的具体建议（e4,e6,e10）。