arXiv cs.CL· Xuechen Li (University of Minnesota Twin Cities)·· 4 小时前AI 评分30
AgriJev：用多规模适配模型实现高效农业候选评分
AgriJev: Efficient Agricultural Candidate Scoring with Multi-Scale Adapted Models
AI 导读
AgriJev 是基于 Qwen3.5 适配的农业候选评分模型系列，含 0.8B、2B、4B、9B 四个规模，单次前向调用即返回候选分数与相对概率。AgriJev-9B 在 17 个外部测试视图上平均准确率达 75.44%，较原始生成器与匹配的农业 SFT 模型分别高 5.89 和 3.79 个百分点。在固定 A100 负载下，其中位评分延迟约为同规模答案生成的一半。
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