不重训模型：用下一 token 评分把开源 LLM 变本地决策引擎
udmrzn · x · 2026-09-21
一篇教程介绍如何把开源 LLM 变成一个 100% 本地运行的快速决策引擎，无需任何重训练。核心思路是利用 next-token scoring 让模型在固定选项集合上输出概率分布，从而做结构化决策。
文中覆盖了：
- next-token scoring 的原理与实现
- 如何用概率分布在固定选项中做选择
- 使用 SGLang 做本地推理部署
- 适合不想把数据交给云端 API 的场景
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