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Simo 是 Temprl Labs 推出的 System 1.5 判断模型，可通过类型化问题对文本、截图或视频进行查询，在毫秒级内返回经过校准的概率及可执行的数值，定位为'驱动自主软件的判断层'。
autotrust 发布 JEV-27B-VL，这是基于 Qwen3.8-27B 构建的 JEV-27B 模型的视觉版本，可通过 POST /v1/decide 提供快速的、经过校准的 System 1 决策，同时支持完整的 System 2 推理，已在机械臂抓取放置任务（成功率 75%）和计算机使用浏览器任务（完成率 95%）上得到验证。
一个小型视觉语言模型，能够回答关于图像的输入问题并提供校准的概率，针对消费级硬件的快速推理进行了优化。
这篇文章描述了一种实用方法，通过使用令牌概率来微调大语言模型，将其作为校准分类器，从而以最小的计算资源实现具有成本效益的分类任务。