曼彻斯特大学等发布 CalOn 统一信息抽取编码器

2026年10月16日，据 AGI Hunt 报道，曼彻斯特大学联合梅奥诊所等机构发布 CalOn，一个 0.6B 参数的统一信息抽取编码器。该模型将文本与类型定义共同编码，在统一框架内完成实体、关系、事件抽取；其做法是对组合类型证据进行共享概率推理，输出经过校准的类型化决策。报道称，一个模型即可服务多任务、多 schema，无需为每种标注规范单独训练，适用于需要跨领域部署抽取管道的团队。至此，该事件披露的信息为模型定位、参数规模与合作机构，尚未见到与其说法相冲突的后续报道。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。