提出开放决策模型微调方法与OpenDecisions数据集

2026年10月14日，arXiv Artificial Intelligence 刊出 Jonathan Geuter 等人的论文，提出面向开放决策模型（System One）的方法与数据集。论文称，现有开源指令微调语言模型无需任何额外训练，即可通过在最后一个 token 位置读取模型输出 logits 中 A、B、C 等选项字母的概率，取得可比性能；同时给出 LoRA 微调配方，并发布 OpenDecisions 数据集。据该论文，作者一并发布了模型、服务代码与 OpenDecisions。上述“无需额外训练”的结论仅针对该论文所述的开源指令微调模型与读取 logits 的决策方式，不意味着所有操作均免费或无需训练；相关发布内容与条件以论文自述为准。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。