SemIf خدام

SemIf (المعروف من قبل بـ OpenJev) هو نموذج مفتوح المصدر لاتخاذ القرارات بالذكاء الاصطناعي، كيعيد باستعمال نماذج مفتوحة المصدر نمط واجهة القرار الدلالي ديال Jev المغلقة من TypeSafe. فتمريرة أمامية وحدة، SemIf كيقرا مباشرة نقاط logits الخاصة بالاختيارات المرشحة، والخدمة كتنشئ النتيجة المهيكلة؛ وملي كيتشاركو بزاف ديال الأسئلة نفس الحالة، يمكن حتى إعادة استعمال البادئة، وهادشي كيسرّع الأداء تقريباً بعشرة المرات. SemIf كيخدم حتى على RTX 3090، وكيقدّم عرضاً تجريبياً فالمتصفح، فيه benchmark قابل لإعادة الإنتاج سطر بسطر، ومعايرة الحرارة، وربط نموذج 27B.

تابعونا فـ WeChat وجاوبو بـ “开源” باش تنضمو لمجموعة مشاريع الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر
التنقيط المباشر بـ logit: تمريرة أمامية وحدة كتقرا logits ديال الاختيارات المرشحة وكتستخرج الاحتمالات، بلا ما تولّد نص الجواب ومن بعد تحللو، وهادشي أسرع تقريباً بـ 5 مرات من التوليد الذاتي.
إعادة استعمال الحالة المشتركة: ملي كتشارك بزاف ديال القرارات نفس السياق، كتتعمر البادئة مرة وحدة، ومن بعد كتتقيّم المعايير بالتتابع أو بالتوازي، وقدرة المعالجة كتطلع تقريباً بعشرة المرات.
قرارات كتتعرّف فـ وقت التشغيل: أوصاف المعايير والاختيارات كيدوزو مع كل طلب، بلا حاجة للضبط الدقيق ولا لمهام محددة مسبقاً، وكيصلح هادشي للتوجيه، وتحديد واش خاص إعادة المحاولة، وقرارات agent الصغيرة الأخرى.
قابل للتدقيق بالكامل: الـ prompt الثابت، ونسخة النموذج، وهاش الـ prompt، والمخرجات سطر بسطر، وجميع الإخفاقات المعروفة، كاملين مودوعين فالمستودع، وكيتيح هادشي إعادة إنتاج دقيقة.
معايرة الحرارة: كاين تحجيم حراري مدمج ومضبوط حسب عبء العمل، باش يتحسن التوافق بين الثقة فالاحتمال والدقة الفعلية.
دعم عدة backends: كيدعم CUDA GPU وApple Silicon (MPS/MLX) وCPU، وكاين حتى عرض تجريبي فالمتصفح باستعمال WebGPU.

تحضير البيئة: نصّب Python 3.10+ وCUDA وكارت شاشة كتقدر تستوعب نموذج 4B BF16.
تنصيب المشروع: من بعد ما تنشئ البيئة الافتراضية، نفّذ pip install -e '.[test]'.
تحضير المدخلات: كتب ملف قرارات بصيغة JSONL، كل سطر فيه id وstate وquestion ولائحة الاختيارات options.
تشغيل التنقيط: نفّذ semif-score --mode direct --model Qwen/Qwen3.5-4B --revision <نسخة ثابتة> --input examples/decisions.jsonl --output results.jsonl باش تحصل على احتمالات الاختيارات سطر بسطر، ومدة التنفيذ، وهاش الـ prompt.
نمط الحالة المشتركة: ملي كتكون state متطابقة تماماً فكل السطور، بدّل إلى --mode shared، باش تتعمر البادئة مرة وحدة وتتقيّم جميع المعايير بالتوازي.
تطبيق المعايرة: استعمل السكريبت المرفق مع المشروع باش تضبط التحجيم الحراري على عبء العمل المستهدف، وخلّي الثقة فالمخرجات متوافقة مع الدقة الفعلية.

سرعة القرار: القراية المباشرة لـ logits ديال الاختيارات كتحيد مراحل التوليد والتحليل، و21 قرار ثنائي كيتحسبو فحوالي 1 ثانية فقط، يعني أسرع بـ 5.2 مرات من توليد JSON.
إعادة استعمال البادئة المشتركة: تعمير مسبق مرة وحدة وتقييم فروع متعددة، وقدرة المعالجة فحالة الحالة المشتركة كتطلع من 2.33 حتى لـ 20.03 قرار/ثانية كحد أقصى.
صفر من tokens مولّدة: ما كيتاخد حتى نص جواب بالعينة، وهادشي كيقضي على أخطاء صيغة JSON، وحلقات فك الترميز، وفشل تحليل المخرجات.
متطلبات عتاد منخفضة: النموذج المجمد 4B كيخدم على RTX 3090 وحدة، وكيدعم حتى CPU وApple Silicon ومتصفح WebGPU.
مفتوح المصدر وقابل لإعادة الإنتاج بالكامل: جميع الـ prompts ونسخ النماذج والنتائج سطر بسطر والإخفاقات المعروفة مودوعين فالمستودع، ويمكن تدقيقهم والتحقق منهم وحدة بوحدة.
الثقة قابلة للمعايرة: التحجيم الحراري حسب عبء العمل مدمج، وكيخلي الثقة فالاحتمالات منسجمة مع الدقة الفعلية، باش تقدر تستعمل المخرجات مباشرة فالقرارات الآلية.

الموقع الرسمي للمشروع: https://openjev.com/
مستودع GitHub: https://github.com/TheoLeeCJ/SemIf-OpenJev

توجيه تذاكر دعم الزبناء: حسب وصف مشكل الزبون وحالة الحساب، كيتحسب التنقيط مباشرة على اختيارات الطوابير بحال ”دعم الحساب / دعم الفوترة”، باش يتم التوزيع الآلي فمدة ميلي ثانية.
جدار حماية لأفعال Agent: قبل ما ينفذ Agent عملية عالية الخطورة، كيتدار حكم ثنائي على الأفعال المرشحة، والدقة المركبة ديال 0.700 كتقدر تتحمل دور خط الدفاع الأول.
استرجاع الأدلة وترتيبها: فالبحث داخل مستودعات الكود وفالإجابة على أسئلة قواعد المعرفة ديال الشركات (0.929)، كيقدر يعوض reranker التقليدي، وكيعطي تنقيط الوثائق المرشحة فتمريرة أمامية وحدة.
التحقق من استنتاجات الاستدلال: كيستعمل فمهام من نوع NLI باش يحدد واش ”الدليل كيدعم الاستنتاج”، ومن بعد المعايرة تقدر الثقة المحسوبة تحرك الأتمتة اللاحقة مباشرة.