workmagic-jev-decision

• 版本：v1
• 基座：Qwen/Qwen3-4B

用 AnyJev 自蒸馏（self-distillation）得到的一次前向决策模型：把老师 Decider(level=L0) 在 Slack 渠道流失（churn） 决策上的答案蒸馏进单次前向读出；训练无人工标签。

用法

from anyjev import Tacit
tacit = Tacit.from_pretrained("workmagicio/workmagic-jev-decision", adaptive=False)   # 可用 revision="v1" 固定版本
d = tacit.decide(
    state="...slack conversation...",
    question="...how likely is the customer to churn...",
    options=["low", "medium", "high"],
)
print(d["answer"], d["probs"])

训练

基座 Qwen/Qwen3-4B，采用 AnyJev readout 提示词格式，LoRA 自蒸馏（只在答案 token 上算 loss）。