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深度分析

低資源語言教學機器人：結合 WordNet、4‑bit 量化與 LoRA 的對話式 AI 流程

低資源語言缺乏大規模語料，研究以印地語詞彙網轉換 125 萬指令回應對，微調 12 億參數模型，教育聊天機器人取得 91 分教學效能，證明結構化知識可替代大量語料，此管線可延伸至所有具詞彙網的語言，為數百低資源語言提供可行的 AI 開發路徑，並與教育應用深度結合，提升學習成效。