StartLux-Decision

Jeff

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开源模型，旨在在各个领域快速做出决策。它利用一个8亿参数的“系统1”模型提供经过校准的决策概率，具有基础模型和可更换的LoRA适配器，以实现灵活性。Jeff是一个开源模型，旨在在各个领域快速做出决策。它利用一个8亿参数的“系统1”模型提供经过校准的决策概率，具有基础模型和可更换的LoRA适配器，以实现灵活性。

Decider

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一系列从 Qwen3.5 微调的 System One 风格模型。它旨在通过校准的概率进行一次性输入决策，从而提供简化的决策过程。Decider 是一系列从 Qwen3.5 微调的 System One 风格模型。它旨在通过校准的概率进行一次性输入决策，从而提供简化的决策过程。

AnyJev

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GitHub项目，将任何大型语言模型（LLM）转化为Jev风格的决策模型。它提供了类型化决策和真实概率，无需额外训练，是开发者增强决策能力的多功能工具。AnyJev是一个GitHub项目，将任何大型语言模型（LLM）转化为Jev风格的决策模型。它提供了类型化决策和真实概率，无需额外训练，是开发者增强决策能力的多功能工具。

Ollaya

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#214

GitHub项目，使用户能够在本地运行开放决策模型。它支持Laya、decider、NLI和GLiClass模型，提供与TypeSafe兼容的API，以实现无缝集成。Ollaya是一个GitHub项目，使用户能够在本地运行开放决策模型。它支持Laya、decider、NLI和GLiClass模型，提供与TypeSafe兼容的API，以实现无缝集成。

Strands Decider

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小型、快速的决策模型，旨在增强自主工作流程。它允许用户在选项之间进行选择或进行评分，速度快于大型语言模型，并为每个决策提供经过校准的信心。Strands Decider 是一个小型、快速的决策模型，旨在增强自主工作流程。它允许用户在选项之间进行选择或进行评分，速度快于大型语言模型，并为每个决策提供经过校准的信心。

Laya-MLX

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#136

Laya MLX 是一个为 Laya 类型决策模型设计的本地运行时，提供在 M3 Max 上快速决策的能力。它不依赖于文本生成、PyTorch 或云 API，确保高效的性能。

Ling

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来自蚂蚁集团 inclusionAI 的开源专家混合语言模型系列，已在 GitHub 上以 MIT 许可证发布。它提供多种尺寸，适用于一般聊天、编码和推理任务，旨在帮助希望自行运行或微调开放 LLM 的研究人员和开发者。Ling 是来自蚂蚁集团 inclusionAI 的开源专家混合语言模型系列，已在 GitHub 上以 MIT 许可证发布。它提供多种尺寸，适用于一般聊天、编码和推理任务，旨在帮助希望自行运行或微调开放 LLM 的研究人员和开发者。

LLM architecture from scratch

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llm-architecture-from-scratch 是 Yeonwoo Sung 创建的 GitHub 仓库，专注于使用 PyTorch 从零实现大型语言模型架构。它为有兴趣构建和实验 LLM 的开发者提供了全面的模型和工具集合。