Dharma-AI 在 Hugging Face 博客预览了即将发布的 VocabX 论文：该方法按每个 token 的成本而非出现频率重建领域专用词表，在不更换基座模型的情况下降低推理成本。
在基于 Qwen3-4B 的葡萄牙语作文评分器上，实测推理成本降低 77.0%，平均响应从 350 token 降至 101 token，bench 分数从 0.703 升至 0.810。
Dharma-AI 称，这些数字来自仍在评审中的论文当前版本，正式发表前可能变动；完整方法、各实验表格及被弃用的干预方案将在即将发布的 VocabX 论文中给出。
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