Bespoke 开源 Nimble：对比式数据策展复刻 Jev 决策模型
gowthami_s · x · 2026-09-19
Bespoke Labs 发布开源项目 Bespoke Nimble，复刻 TypeSafe 的 Jev（快速分类决策模型）的全开源配方，代码、数据、模型全部公开。
- 数据：提出「对比式数据策展（contrastive data curation）」——对事实做轻微改动生成负样本，迫使模型更好地区分、做更准的决策，校准是隐式完成的；训练数据因此不需要概率标注。数据覆盖 10 个类别、全合成，并划分了训练/评测集。
- 训练：对 Qwen3.5-9B 做 LoRA 微调，无蒸馏（Jev 仅用于评测），未用 RL。
- 效果：后训练后的模型（Nimble）在其自建评测集上大幅优于基线（Qwen 约 66%）。
- 推理：采用并行约束解码，单步直接输出决策、不写推理链，速度极快。
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