NUS提出原生决策架构Jeva
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NUS提出原生决策架构Jeva
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AI 综述
新加坡国立大学xML Lab提出并开源面向决策任务的模型架构Jeva，把答案缺席识别、候选顺序不变性、候选规模扩展和选项计算复用统一进架构设计。论文中的Jeva-4B使用Qwen3.5-4B骨干和一个决策块。 在论文实验中，Jeva在2,048个候选的设置下准确率为69.88%，单张H200上的请求中位延迟为12.04秒；在MLDR长文档实验中，当候选全部已缓存时，请求中位延迟从约2.10秒降至75.1毫秒（约27.98倍加速），不同缓存条件下未观察到决策改变。
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最新进展10月26日 12:10
新加坡国立大学xML Lab提出原生决策架构Jeva报道时间线
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10月26日
- 新智元精选新加坡国立大学xML Lab提出原生决策架构Jeva
新加坡国立大学xML Lab提出面向决策任务的模型架构Jeva，将答案缺席识别、候选顺序不变性、候选规模扩展和选项计算复用统一到架构设计中。
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