文本分类语言模型演进：从词袋模型到 Jev

Sebastian Raschka 系统梳理了文本分类从词袋模型、经典神经网络到现代 Transformer 的演进史，并深度解析了新兴专用分类模型 Jev。实测显示 Jev 在 IMDb 数据集上取得超过 96% 的准确率且推理极快，其核心优势在于免微调即可通用处理复杂决策任务。文章推测 Jev 依靠高质量合成数据及带校准奖励的强化学习训练，并探讨了它在智能体路由与过滤场景中的落地潜力。