A.I. 日报
Jeeves：推理增强Jev类决策模型发布
开发者发布Jeeves，一个基于Qwen3.5-9B的Jev类决策模型，采用LoRA、指针头和CISPO训练，并配备块4扩散草稿器。它在未见过的测试数据上准确率0.889，超过Kev-9B的0.822和Jev的0.857，在JevBench公开难题上达0.935；单张H100上不思考约0.3秒/请求，思考中位耗时3.3秒，代码、权重与数据均已开源。
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Jeeves：推理增强Jev类决策模型发布开发者发布Jeeves，一个基于Qwen3.5-9B的Jev类决策模型，采用LoRA、指针头和CISPO训练，并配备块4扩散草稿器。它在未见过的测试数据上准确率0.889，超过Kev-9B的0.822和Jev的0.857，在JevBench公开难题上达0.935；单张H100上不思考约0.3秒/请求，思考中位耗时3.3秒，代码、权重与数据均已开源。