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论文提出 Jev 式类型化决策:单次前向传播替代前沿 LLM 评审
arXiv 新论文复现 Jev 的 System 1 类型化决策接口,用冻结骨干加 rank-16 LoRA 适配器与指针头,在一次前向传播中回答三个类型化问题。内部评审系统处理约 14.8 万条智能体编程会话记录,成本约为前沿 LLM 评审的 1%,且数据不出组织。第二部分在 1B/2B/35B…
arXiv NLP11 天前
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arXiv 新论文复现 Jev 的 System 1 类型化决策接口,用冻结骨干加 rank-16 LoRA 适配器与指针头,在一次前向传播中回答三个类型化问题。内部评审系统处理约 14.8 万条智能体编程会话记录,成本约为前沿 LLM 评审的 1%,且数据不出组织。第二部分在 1B/2B/35B…
TypeSafe AI发布Jev,一款System 1模型,以带概率的类型化答案而非生成文本方式回答问题。其输入定价为每百万token 0.042美元,输出token免费。文章介绍了API、厂商基准及其局限、开发者应用与已知限制。
论文提出 Verdict-MQ,一种开放编码器,一次读取案例即可回答所有类型化问题。结构化注意力掩码使状态编码独立于问题、问题之间互不影响,并使选项顺序无关。在类型化决策基准上,395M 的 Verdict-MQ 在五个随机种子上显著优于 421M 的 Laya 专家模型。