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社区项目ReJev用LoRA微调MiniCPM5-2B提升决策准确率
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AI 综述
2026年10月8日，面壁智能OpenBMB在X上介绍了一个独立社区项目ReJev：该项目用LoRA后训练，将面壁智能开源的2B模型MiniCPM5-2B适配为决策模型，输入状态、问题与候选选项后直接输出一个决策。据该报道，在1,892条封存留出集上，准确率从51.11%升至80.50%，提升29.39个百分点；报告评估中无效输出为0%，累计Modal账单约5.31美元。目前该事件仅有这一条报道，尚无后续进展或与之矛盾的说法。
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最新进展10月8日 21:30
社区项目ReJev用LoRA微调MiniCPM5-2B，留出集准确率由51.11%升至80.50%。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月8日
- OpenBMB (@OpenBMB) · X面壁 MiniCPM5-2B 微调做智能体决策
独立社区项目 ReJev 用 LoRA 后训练将面壁智能开源 2B 模型 MiniCPM5-2B 适配为决策模型，输入状态、问题与候选选项后直接输出一个决策。在 1,892 条封存留出集上，准确率从 51.11% 升至 80.50%（+29.39 个百分点），报告评估中无效输出为 0%，累计 Modal 账单约 5.31 美元。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。