SemIf: decisiones con modelos abiertos inspiradas en Jev

Un modelo no autorregresivo responde preguntas choice, score y noul; un enrutador selecciona el checkpoint. El servidor propio expone POST /v1/systemone para clientes Jev existentes, pero ejecuta el modelo Laya.

Incluye modelos preentrenados y ajuste fino para preguntas binarias, de elección múltiple y de puntuación sobre texto compartido. Su API sigue TypeSafe System One, por lo que el SDK Python de TypeSafe puede apuntar al servidor Kev local.

Responde preguntas de elección, booleanas y de puntuación ordenada a partir de estados y candidatos, sin decodificar tokens de respuesta. Es un modelo local independiente inspirado en Jev; las grabaciones comparan Jev y Qwen sin ajustar con las mismas interfaces de juego.

Proporcione texto o estado estructurado y una pregunta binaria para obtener la probabilidad de sí. El servidor usa el formato Jev para Noul, permitiendo a clientes existentes conectarse a un modelo autohospedado distinto.

RAG-Fusion genera variantes de consulta y combina sus clasificaciones mediante Reciprocal Rank Fusion para encontrar documentos que una sola consulta omite. Jev es un reordenador opcional de la evaluación; sus experimentos requieren JEV_API_KEY. La demostración original sigue usando solo búsqueda vectorial. El banco de evaluación compara estrategias en NFCorpus; la variante híbrida combina BM25, búsqueda vectorial, fusión y reordenación.

decider devuelve probabilidades Choice, Score y Noul a partir de un estado y preguntas tipadas en una pasada. Esta familia independiente, inspirada en Jev, usa bases Qwen; sus datos no se destilaron de Jev. Usa la interfaz Python Decider o conecta los SDK de TypeSafe a su endpoint HTTP local compatible.