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Jeff 开源发布:22 毫秒出一次决策的小模型、0.8B 微调在 benchmark 上逼近 Jev

一个叫 Jeff 的开源项目,把「专做快速决策的小模型」这条路又往前推了一步。它是 Qwen3.5 和 Gemma 4 的微调版本,定位是“zero-shot(零样本)”分类器——你描述一个场景、列一堆选项,Jeff 一次前向计算就返回每个选项的校准概率,不生成文本、不用解析,在 RTX PRO 6000 上约 22 毫秒出一次决策,Apple M4 Max(MLX)上 28 毫秒。 zero-shot 意味着选项可以千奇百怪:客服工单该转给哪个团队、用户意图识别、内容审核标签、语音命令、游戏下一步走法——你的类别压根不用...

智慧档案十二防建设:温湿度监测作为基础感知层的架构方案

档案防护体系从八防、十防逐步走向覆盖更全面的十二防,防护维度越多,越需要一套统一、可靠的感知底座来支撑各项判定与联动。在众多感知数据中,温湿度监测因其覆盖广、连续性强、与多项防护直接相关,最适合承担基础感知层的角色。本文给出智慧档案十二防建设中,把温湿度监测作为基础感知层的架构方案。

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