AnyJev

Decider

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Qwen3.5からファインチューニングされたSystem Oneスタイルのモデル群です。キャリブレーションされた確率を用いて、一度の入力で決定を下すことを目的とした、効率的な意思決定プロセスを提供します。Deciderは、Qwen3.5からファインチューニングされたSystem Oneスタイルのモデル群です。キャリブレーションされた確率を用いて、一度の入力で決定を下すことを目的とした、効率的な意思決定プロセスを提供します。

ジェフ

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さまざまな分野で迅速な意思決定を行うために設計されたオープンソースモデルです。0.8億パラメータの「システム1」モデルを利用して、意思決定のためのキャリブレーションされた確率を提供し、ベースモデルと交換可能なLoRAアダプターを備えた柔軟性を持っています。ジェフは、さまざまな分野で迅速な意思決定を行うために設計されたオープンソースモデルです。0.8億パラメータの「システム1」モデルを利用して、意思決定のためのキャリブレーションされた確率を提供し、ベースモデルと交換可能なLoRAアダプターを備えた柔軟性を持っています。

rizzo-flow

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トークンを生成することなく、大規模言語モデル（LLM）から型付きの意思決定を可能にするオープンソースプロジェクトです。効率的な意思決定プロセスに焦点を当てたJevのローカル代替を提供します。Rizzo-flowは、トークンを生成することなく、大規模言語モデル（LLM）から型付きの意思決定を可能にするオープンソースプロジェクトです。効率的な意思決定プロセスに焦点を当てたJevのローカル代替を提供します。

Ollaya

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#214

ユーザーがオープンな意思決定モデルをローカルで実行できるようにするGitHubプロジェクトです。Laya、decider、NLI、GLiClassモデルをサポートし、シームレスな統合のためのTypeSafe互換APIを提供します。Ollayaは、ユーザーがオープンな意思決定モデルをローカルで実行できるようにするGitHubプロジェクトです。Laya、decider、NLI、GLiClassモデルをサポートし、シームレスな統合のためのTypeSafe互換APIを提供します。

ハッピーLLM

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ゼロから大規模言語モデルを構築することを目的としたオープンソースプロジェクトです。開発者がモデル開発に貢献し、協力するためのリソースとツールを提供します。ハッピーLLMは、ゼロから大規模言語モデルを構築することを目的としたオープンソースプロジェクトです。開発者がモデル開発に貢献し、協力するためのリソースとツールを提供します。

Strands Decider

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ストランドデシダーは、エージェントワークフロー向けに設計された小型で高速な意思決定モデルです。ユーザーはオプションの中から選択したり、スケールで評価したりすることができ、大規模言語モデルよりも迅速に意思決定を行い、各決定に対して調整された自信を提供します。

MOSS

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復旦大学によって開発されたオープンソースのツール拡張型会話言語モデルです。さまざまなツールを統合することで自然言語処理能力を向上させ、さまざまなアプリケーションに対応できるように設計されています。MOSSは、復旦大学によって開発されたオープンソースのツール拡張型会話言語モデルです。さまざまなツールを統合することで自然言語処理能力を向上させ、さまざまなアプリケーションに対応できるように設計されています。

JevRev

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LLMとJevを統合して認知ワークフローを強化するGitHubプロジェクトです。複雑な問題解決のための構造化されたフレームワークを提供することで、生産性を向上させることを目指しています。JevRevは、LLMとJevを統合して認知ワークフローを強化するGitHubプロジェクトです。複雑な問題解決のための構造化されたフレームワークを提供することで、生産性を向上させることを目指しています。