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AgriJev：基于Qwen3.5的多尺度农业候选评分模型
研究者推出 AgriJev，一系列基于 Qwen3.5 适配的 0.8B 至 9B 农业模型，通过单次前向调用返回候选评分与相对概率。AgriJev-9B 在 17 个外部测试视图上平均准确率达 75.44%，超过原始与 SFT 生成器。其评分延迟约为同规模答案生成的一半，适合农业决策场景。
arXiv NLP18 天前
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研究者推出 AgriJev，一系列基于 Qwen3.5 适配的 0.8B 至 9B 农业模型，通过单次前向调用返回候选评分与相对概率。AgriJev-9B 在 17 个外部测试视图上平均准确率达 75.44%，超过原始与 SFT 生成器。其评分延迟约为同规模答案生成的一半，适合农业决策场景。