Αρχιτεκτονική και μεθοδολογία εκπαίδευσης
Το Jeeves βασίζεται στο Qwen3.5-9B, χρησιμοποιώντας LoRA (Low-Rank Adaptation) και μια εξειδικευμένη κεφαλή δείκτη (pointer head) για την επιλογή απαντήσεων. Η καινοτομία έγκειται στη διαδικασία εκπαίδευσης: ξεκινά με Supervised Fine-Tuning (SFT) σε ένα ευρύ σύνολο δεδομένων και συνεχίζει με CISPO (Contrastive Inference-time Policy Optimization), μια τεχνική που βελτιστοποιεί τη συλλογιστική του μοντέλου κατά τον χρόνο εκτέλεσης.
Βελτιστοποίηση απόδοσης και inference
Για την αντιμετώπιση του latency που επιφέρει η συλλογιστική, το Jeeves ενσωματώνει έναν diffusion drafter. Αυτός ο μηχανισμός επιτρέπει την ταχύτερη παραγωγή των αλυσίδων σκέψης, υποστηρίζοντας παράλληλη επεξεργασία ερωτημάτων. Επιπλέον, η υποστήριξη για FP8 quantization επιτρέπει την εκτέλεση του μοντέλου σε hardware με περιορισμένους πόρους, όπως Apple Silicon (μέσω MPS) ή GPUs με υπολογιστική ικανότητα 8.9 και άνω, διατηρώντας την ακρίβεια των αποτελεσμάτων.
Ευελιξία και ενσωμάτωση
Το μοντέλο προσφέρει ένα drop-in replacement για το Python SDK του Jev, καθιστώντας την υιοθέτησή του σε υπάρχουσες υποδομές ιδιαίτερα απλή. Με παραμέτρους όπως το max_think και το nothink_threshold, οι μηχανικοί μπορούν να εξισορροπήσουν δυναμικά το trade-off μεταξύ ακρίβειας και latency, επιλέγοντας αν το μοντέλο θα εκτελέσει πλήρη συλλογιστική ή θα απαντήσει άμεσα βάσει της εμπιστοσύνης (confidence) του.