使用吸收马尔可夫链 + EmbeddingGemma 2 作为决策引擎：约 2 毫秒推理，在拉斯维加斯二十一点中与 GTO（博弈论最优）策略达到 100% 一致性

[更新 / 撤回声明：“100% GTO”的说法存在提示泄漏漏洞] 我们已修补代码仓库，确保传入严格中立的状态，以下是真实、诚实的数据：• 延迟：仍为约 2ms（ONNX + 吸收马尔可夫链）。• 真正的零样本 GTO 一致率：在全部 340 种标准手牌中约为 15% - 29%。模型严重倾向于默认选择停牌，未经微调无法在零样本条件下直觉判断精细的 MDP 边界。我们为这一错误说法致歉，并已将修复推送至 GitHub。我将 Gevva0 升级为级联决策引擎：第 -1 层 · 静态规则（<50 µs）：支持热重载的正则表达式和关键词防护规则，在微秒级时间内运行，无需调用 GPU 第 0 层 · 吸收马尔可夫链（<3 ms）：使用 EmbeddingGemma-2（740M）将查询嵌入 768 维流形，并以闭式解计算随机游走的吸收概率，提前退出的准确率达到 100%，且在 344 个域外条目上没有任何错误退出。第 1 层 · 快速路径 Logits（约 35 ms）：在 Gemma 4 26B-A4B（MoE，激活参数量为 4B）上执行单次前向传播，配合自定义的 K=64 微型输出头，将包含 262,144 行的词表缩减为仅 52 个答案字母，使输出头计算量减少 99.98%，并在不生成任何 token 的情况下解决 77.9% 的查询。第 2 层 · 热 KV 缓存有界 CoT（≤ 256 个 token）：将最难的 17.1% 请求升级为有界思维链推理，直接复用第 1 层已完成预填充的 KV 缓存（reuse_kv=True），消除重复的提示处理，并将长上下文延迟降低最多 30%。亮点：在 JevBench 上，Gevva0 的机会校正智能得分超过 Claude Opus 4.6 Thinking（84.62 对 83.90），中位延迟仅为 44 ms（Opus 为 4,850 ms）在 Decision Index 0.3 上，我们激活参数量为 4B 的 MoE 级联系统优于稠密 27B 模型（如 Kev 27B），p50 延迟为 60 ms——速度约为其他 27B 方案的 7 倍。可用于 60 FPS 实时游戏循环（附带吃豆人演示）https://github.com/solvingSteve/Gevva0