nokia-applied-research/anyjev の最新公開リリースは v0.3.0 だ。このリポジトリは、学習なしで言語モデルを型付きの判断モデルのように使う Python ライブラリである。README は、選択・可否・スコアの形式の問いに選択肢ごとの確率を含めて答える方法を説明している。提供された資料には v0.3.0 の具体的な変更内容は示されていない。
このライブラリは基本的な Decider と自己蒸留式の Tacit を提供する。Tacit は一度の前方計算で判断を下し、設定に応じて一部の判断を追加の推論に回す。核心となるのは、モデルを再学習させるのではなく、正解の位置に置かれた token の対数確率を使って選択肢の確率を読み出すことにある。L0 経路は選択肢の順序を回転させ、得られた値を対数空間でまとめ、ラベルを使わずに推定した事前確率で補正する。これは、logits をそのまま読むときに生じうる、選択肢の順序による反転を減らすための設計だ。
README が引用する公開リーダーボードの数値は 2026-10-12 スナップショットにおける 149 件中 5 位で、300 サンプルに基づく。README は 5% リスクでのカバレッジ推定は分散が大きいと記す。そのため、この順位だけから他のモデルや状況でも性能が先行すると判断するのは難しい。リポジトリのライセンスは Apache-2.0 で、資料には arXiv 技術レポート 2610.00831 がリンクされている。