Jupiter-N技术报告
计算与语言
2026-04-21 v1 人工智能
摘要
我们提出Jupiter-N，这是一个源自Nemotron 3 Super（一个完全开源的1200亿参数大语言模型）的混合推理模型。我们致力于三个目标：（1）通过不确定性筛选后的轨迹实现智能体能力；（2）基于文化规范构建的合成数据实现英国文化对齐；（3）通过平行语料和LLM翻译的威尔士语对话实现威尔士语支持。我们的数据策划策略仔细保留了基础模型的能力：采用我们的Forget-Me-Not框架，将策略性合成回放与非策略任务数据混合，以缓解灾难性遗忘，并包含推理与非推理轨迹的混合，以维持Nemotron的混合推理能力。Jupiter-N在威尔士语（在ARC-Easy上提升18分，在MMLU-Lite上提升5.25分）、终端使用（在Terminal Bench 2上提升9.1分）以及指令遵循（在IFBench上提升4.4分）方面均实现显著提升，同时保留了基础模型的能力。我们将此工作视为一种主权后训练的可复现模板：通过替换文化知识、制度性语料库和目标语言，可为任何国家构建等效的训练管道。所有模型权重和所有后训练数据均在开源许可证下公开发布。
引用
@article{arxiv.2604.17429,
title = {Jupiter-N Technical Report},
author = {George Drayson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.17429},
year = {2026}
}