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新加坡国立大学推出原生决策架构Jeva与Jeva-4B模型
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AI 综述
2026年10月，新加坡国立大学xML Lab推出原生System One决策架构Jeva及模型Jeva-4B。该架构无需进行长篇文本生成，可直接输出选择与评分，具备答案缺席识别（Null-aware）、置换不变性、大规模候选扩展以及选项表征缓存复用四项结构特性。实验显示，在2,048个候选选项场景下，Jeva的延迟表现优于递归基线2.35倍；在全量缓存选项的设定下，可实现约27.98倍的推理加速。
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最新进展10月26日 14:58
新加坡国立大学推出原生决策架构Jeva及Jeva-4B模型，全量缓存选项下可提速约27.98倍。报道时间线
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10月26日
- AITNT · AI头条新加坡国立大学推出原生System One决策架构Jeva
新加坡国立大学xML Lab推出原生System One决策架构Jeva及模型Jeva-4B，直接输出选择与评分而无需长篇生成。该架构具备答案缺席识别（Null-aware）、置换不变性、大规模候选扩展及选项表征缓存复用四项结构特性。实验显示其在2,048个候选下延迟优于递归基线2.35倍，全量缓存选项时可实现约27.98倍推理加速。
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