Add decision models (d1-omni, Laya, basal)
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还没有人认领这个 Issue。
评估
- 难度
- 5/5
- 预计耗时
- 一周以上
- 新手友好度
- 35/100
- Issue 类型
- 功能
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活跃度
- 活跃
- 技术栈
- react-native, typescript
调研方向
Start by reading how React Native ExecuTorch currently exposes model tasks and inference APIs, then check how its supported models are integrated and documented. The issue names d1-omni, Laya, and basal as candidate decision models but gives no files, tests, or selection criteria. Done means adding a decision task that returns probabilities for provided answers and documenting the supported model behavior.
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
Problem description
Picking from fixed answers with an LLM means generating and parsing text.
Proposed solution
Add a decision task returning probabilities over given answers in one pass:
- LiquidAI/d1-omni-600M
- convaiinnovations/laya (421M, Apache 2.0)
- basal-1.5 nano (1.5B, Bielik-based)
Benefits to React Native ExecuTorch
Fast, calibrated classification and routing.
- 主要语言
- TypeScript
- 星标
- 1.8k
- 派生
- 101
- 平均合并
- 1 天 16 小时
- 30 天内合并 PR
- 53
环境准备
- 没有 Dockerfile 或 Docker Compose 文件
- 有 Pull Request 模板
- 阅读贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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