arXiv 发布 RetiJev：眼科决策模型 158ms 单卡推理
原文标题：RetiJev: Fast and Source-Grounded Ophthalmic Decision Models
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论文提出面向眼科临床决策的 RetiJev 系列模型（0.8B–9B），直接对候选答案打分而无需自回归解码，并配套发布 7.8 万条临床决策问答与 5 万条指南分级问题的数据集。各规模模型在指南分级上比 27B LLM 与商用 Jev 1.13 高 10.4–23.0 分，RetiJev-9B 单卡 158ms 完成一例，比 LLM 生成快 3.5 倍。模型已开源。
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RetiJev 系列 0.8B–9B 直接给候选答案打分，指南分级超 27B LLM 与商用 Jev 1.13 达 10.4–23.0 分
- •放弃自回归解码，直接对候选答案打分，适配预定义动作间的临床决策
- •配套数据：78,158 条源自 PMC 文章、覆盖 531 种眼病的临床决策与诊断问题，50,074 条覆盖 11 个分级体系的指南分级问题，另有 24,662 题评测基准
- •各规模模型在指南分级上比 27B LLM 与商用 Jev 1.13 高 10.4–23.0 分
- •RetiJev-9B 临床决策准确率比两个基线高 5.4–6.5 分，诊断上与之持平
- •单卡 158ms 完成一例，比 LLM 生成快 3.5 倍、比推理模型快 470 倍，模型已开源
为什么重要：在动作空间有限的垂直决策场景，判别式打分可同时拿到更高准确率与数量级更低的延迟，对需要隐私本地部署、低时延的临床辅助产品是可直接借鉴的路线。
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