深度分析 EmCei：從模型內部抽取文化說明，提升 LLM 多語言表現 大型語言模型因英語為主的訓練資料，在非英語查詢上表現下降。研究提出EmCei，先抽取文化說明再以LLM‑as‑Judge挑選回應，提升多語言正確率，尤其在低資源語言上提升逾30%。實驗在四個多語言測試集上顯示，平均提升16.4%，低資源語言提升逾30%，且兼容多種主流模型。
