把 GLM-5.3-Flash 变成一个 Jev 式的 System One 模型
本文介绍一种无需微调的方法，把现成的 LLM（GLM-5.3-Flash）变成类似 Jev 的专用决策模型（System One 模型）。核心做法是给选项编号、预填答案、通过读取选项索引上的概率分布，让模型在一次前向传播中给出类型化决策及其置信度。文章详细说明了 vLLM 部署中的三个实现细节（allowed_token_ids、logprob_token_ids、tokenizer 分词），并在 29 个公开数据集上与 Jev、Laya 进行基准对比：文本决策准确性与 Jev 相当，延迟相近但成本较高；由于具备视觉能力，还能做图像上的类型化决策，这是 Jev 和 Laya 做不到的。文章还讨论了推理模式的准确性收益与成本代价、选项数量与重命名对结果的影响，并开源了实现与基准代码。
