您现在可以在本地像 Jev 一样训练自己的决策模型！

我们在 3 个决策基准测试中，将 Qwen3.5 0.8B 的综合准确率从 20.7% 提高到 74.3% - 只需 4GB VRAM。

使用我们的开源 Unsloth 仓库，将任何 LLM（如 Qwen3.8、Gemma 4）转化为决策模型。

我们使用 Unsloth 和 LoRA（r=64）进行 Clef 头的微调，训练一个 epoch，将下游准确率从 30–37% 提高到 78%。

GitHub: http://t.cn/A6TQ7z9P…
指南和笔记本：

With just 2.5GB VRAM, you can train your own Decision Model using small models like Laya.

Training is simply done through a UI interface. Video tutorial and analysis are in our guide.

GitHub repo:

http://t.cn/AXl7yd9W