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Hugging Face 提出“决策模型”：不生成文本、直接给概率
Hugging Face 正式提出“决策模型”这一新类别并给出接口：模型不生成文本，而是对预设选项直接输出概率分布，transformers 新增 pipeline("decision")；三类决策原语是 choice（选一项）、score（有序打分）、noul（是否概率）；示例模型 autotrust/GEV-26B-Decide，客服示例中账单部门的置信度为 0.997。
原文摘录
A decision model takes some input context (state), evaluates a question with a set of predefined possible answers (primitives), and returns a structured decision along with probabilities.（大意：决策模型拿一段输入上下文，对一个有预设答案的问题打分，返回带概率的结构化决策。）
值得肯定
把路由、分类、排序、审核这类只需要选择或打分的任务单独抽出来，用概率分布代替自由文本，结果更稳定、更容易接入系统；接口、服务与训练工具一次给齐。
需要注意
全文以概念界定为主，未见基准成绩，实际效果要等社区实测；这和 11 月 9 日那篇 Jev 的决策模型是同一方向的不同实现，别当成同一条新闻。