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language:
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- zh
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license: apache-2.0
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base_model: Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct
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tags:
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- transit-planning
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- route-planning
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- transportation
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- shanghai
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- agentic-rl
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- qwen2.5
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- sft
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- chinese
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- public-transport
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pipeline_tag: text-generation
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model-index:
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- name: Transit-R1-SFT
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results:
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- task:
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type: transit-route-planning
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name: Transit Route Planning
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dataset:
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name: Shanghai Transit Dataset
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type: custom
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metrics:
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- type: format_compliance
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value: 95.3
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name: Format Compliance Rate
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- type: route_quality
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value: 89.7
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name: Route Quality Score
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# Transit-R1-SFT
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## 模型介绍
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Transit-R1-SFT 是基于 Qwen2.5-3B-Instruct 微调的智能出行规划模型，专门针对上海市公共交通路径规划场景优化。该模型通过监督微调(SFT)学习了结构化的推理范式，能够为用户提供个性化的出行方案。
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这是 Transit-R1 项目的 SFT 版本，旨在为后续的强化学习提供基础。
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## 主要特性
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- 🚇 **智能路线规划**: 支持地铁、公交、步行等多种交通方式的组合规划
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- 🎯 **个性化推荐**: 根据用户偏好（时间优先、成本优先、换乘最少、舒适优先）提供定制化方案
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- 🔄 **结构化推理**: 采用 `<think>→<code>→<observation>→<answer>` 的四阶段推理流程
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- 🗺️ **上海地区专精**: 针对上海市公共交通系统和地标建筑深度优化
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- ⚡ **轻量高效**: 3B参数规模，支持本地部署和实时推理
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- 📱 **API集成**: 支持高德地图API调用进行实时路线查询
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## 训练数据
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- **数据规模**: 5000条高质量出行规划样本
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- **覆盖场景**: 医院、学校、商圈、住宅区、文化场所等多样化出行场景
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- **用户画像**: 涵盖学生、上班族、老人、游客、商务人士等不同群体
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- **地理范围**: 专注上海市主要区域和热门地标
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- **数据质量**: 真实API响应，人工校验，确保方案可行性
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## 模型架构
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- **基础模型**: Qwen2.5-3B-Instruct
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- **训练方法**: 监督微调 (SFT)
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- **参数量**: 3B
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- **上下文长度**: 2048 tokens
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- **训练轮数**: 4 epochs
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- **学习率**: 1e-5 |
