前缀复用依赖底座支持
model.py 检查 supports_reuse，不支持时拒绝 reuse；接口暴露此模式不代表所有底座都有性能收益。
查看对应来源 ↗代码仓库分析
minojev
本地决策模型工具包，提供候选读出、共享前缀推理，以及 Choice、Boolean、Score 的 development 集温度拟合，无需解码输出 token。
E2 · 资料已核对已检查公开资料或源码证据；仅有固定提交链接并经对应源码核对，才可称固定版本核验。不代表本站运行过、认可性能或保证安全。
- Stars
- 25
- Forks
- 1
- 协议
- MIT
- 最近提交
- 2026-09-21
Jev 在这里做什么
编码状态及逐题候选，再通过决策头评分。reuse 模式要求底座明确支持，拟合温度保存于检查点。
为本地决策实验提供训练、校准和评估工具；新应用仍需留出标签及覆盖率/误差检查。
已核对固定 README 与模型实现，本站未训练或运行检查点；公开校准与 CPU 结果不能证明任意生产输入可靠。
这个项目适合解决什么任务？
训练并校准本地决策读出，同时分开演示数据和最终评估。
资料分析日期：
从输入到动作
- 编码状态、问题与候选 ID。
- 以 fresh 或共享前缀 reuse 模式训练/读取决策头。
- 在 development 集拟合各原语温度，再单独评估留出集。
实现中值得检查的地方
训练损失不能证明已校准
README 明确区分分布损失与 development 温度拟合，公开合成/演示数字要匹配数据和协议才能比较。
查看对应来源 ↗选择建议
适合研究本地训练与可测不确定性；新领域应使用任务自己的留出标签，不能继承演示校准结论。
如何自行检查
查看 model.py 的模式检查及 README 的 train/dev/test 命令，确认校准集没有充当最终测试集。
结论的适用边界
- 本站未复现检查点、CPU 耗时或质量基准。
- 零输出解码不等于零计算、零错误或任意流量都校准。