OTel发布电信AI数据、基准与模型

OTel项目作者提出并发布开放电信AI资源OTel，提供面向检索、重排、指令微调及安全拒答的派生数据集、留出评测分区和后训练方法，并训练30个全参数基线，包括10个嵌入模型、3个重排器和17个语言模型。 作者称，所有基线均从开放权重模型出发，使用公开训练流程和OTel派生数据进行后训练；在OTel留出评测分区上，嵌入检索、重排和语言模型正确率分别达到93.1% NDCG@10、0.947 MRR@10和87.8%。这些结果反映其在项目自设评测中的表现，不代表已完成独立验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。