decider

一次推理出带概率的类型化决策，省去多轮思考

decider 是一个基于 Qwen3.5 微调而来的 System One 风格模型家族，目标是让大模型在一次前向推理中直接输出带类型约束的决策结果，并附带经过校准的概率值。它解决的是传统 LLM 做决策时流程冗长、输出格式不稳定、置信度不可靠的问题：常规做法需要多轮思考、工具调用或后处理解析，而 decider 把「判断 + 类型 + 概率」压缩成单次生成，适合需要低延迟、可批量、可程序化消费的决策场景。核心能力包括：一次通过的类型化决策输出，便于下游系统直接解析；概率校准，使置信度更接近真实正确率，可用于阈值过滤和风险控制；基于 Qwen3.5 微调，保留通用语言理解能力的同时强化决策行为。项目用 Python 实现，当前处于早期阶段，适合研究者与工程团队评估其在分类、路由、审核等任务上的表现。