复现 TypeSafe 决策模型 Jev：LoRA 微调实测更省更优

开发者 helloiamleonie 长推拆解 TypeSafe 决策模型 Jev 的复现路线，核心问题是决策模型本质更像通用分类器还是带结构化输出的 LLM。做法是把多个分类数据集统一转成决策 prompt 模板，对基座 LFM3-VL-2B 做 SFT 训成通用决策模型 d1-2B；对比实验显示 LoRA 比全量微调更省且效果更好。

2026-11-06 ~ 2026-11-06 · 2 条相关

• 用多分类数据集 SFT 出决策模型，LoRA 比全量微调更省更有效 — helloiamleonie · 2026-11-06
• 决策模型更像通用分类器还是 LLM？LoRA 微调实测更优 — helloiamleonie · 2026-11-06