教程用小模型实现固定选项判断，解释概率为何会误导

Nish Tahir用Qwen3-1.7B演示决策模型的基本做法：限定答案为少数选项，读取这些选项对应的输出概率。文章同时指出，限制输出能保证格式，却不能保证答案正确，令牌概率未经校准也不等于现实中的正确率。

NH2 个来源812026年10月11日教程决策模型模型评测

要点

它既提供可运行思路，也讲清了容易被忽略的边界，适合入门分类器和模型路由。

想理解决策模型、编写轻量AI分类流程的开发者会受益。

按文章准备模型和question.json，运行示例读取候选选项概率，再加入一批人工标注样本检查错误类型。

免费未实测

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ThinkingBox-Training 用任务结束后的数据库状态作为强化学习奖励，并在训练外的 507 项业务任务上复测。博文报告 Qwen3.8-27B 平均成功率从 51.70% 升至 60.78%，但至少成功一次的任务覆盖略降，说明可靠性与广度需同时观察。训练奖励来自可执行核验。

Asana在144次实验中比较4个模型与多种历史保留策略。OpenAI案例称，优化后的GPT-6.1 Sol流程平均模型费用约0.47美元，比原生产配置低76倍、运行快5倍；改善同时来自模型与工作流，不能全部归因于换模型。

这篇 ML Intern 实操文章展示领域视觉模型、角色与机位 LoRA、提示改写小模型等案例。作者公开任务提示，强调训练前先测基线、用小步数验证权重变化，再做完整训练；文中成本是对应案例的计算费用，并非统一产品价格。

OpenAI在10月2日发布GPT-6家族实用指南，覆盖模型选择、推理强度、提示词、缓存、上下文压缩和长任务管理。文中建议用真实任务衡量成功率、延迟及每次成功的成本，并根据任务复杂度调整模型与执行方式。