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Unsloth 启用 Jev 风格决策模型，准确率提升至 80%

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-07 16:51

Unsloth 发布了 0.1.904-beta 版本，引入了将任何文本或视觉大语言模型转换为 Jev 风格决策模型的能力。此次更新将决策准确率从 30% 大幅提升至 80%，并允许在 Unsloth 内直接训练、测试、导出和部署这些模型。该版本还集成了对 ComfyUI 扩散模型的原生支持，通过 INT8 ConvRot 增强了扩散性能，并通过沙盒（适用于 Linux、Mac 和 Windows）等各种错误修复和新功能改进了桌面浏览器体验。 AI

影响通过实现专门的决策能力来增强 LLM 的实用性，有可能提高特定应用的效率。

排序理由这是针对特定工具的软件发布，而非前沿模型发布或重大行业事件。

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报道来源 [1]

Unsloth — Releases TIER_1 English(EN) · danielhanchen · 2026-10-07 16:51

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<p>Turn any text or vision LLM into a Jev-style decision model in Unsloth, with decision accuracy going from 30% to 80%. Train, test, export and serve decision models directly from Unsloth. Also included: native ComfyUI models, diffusion improvements and a better Browser in Deskt…

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