decision-making

QD-Rec 提出一种质量-多样性优化方法，结合上下文老虎机与基础模型，通过档案机制演化生成多样化、有理由支撑的高质量推荐，适用于并购、客户定向等高风险决策场景。

Brussle 是一款在 Product Hunt 上推出的产品，用于校准 Jev 等 AI 模型在你自己的数据上的决策输出，当数据记录或模型发生变化时自动重新运行和拟合，并且仅在超越模型于留出结果上的表现时才应用修正。

提出多时间尺度分层世界-动作模型（MHWA），通过分层时间抽象缓解自回归世界模型开环预测中的漂移与误差累积问题，在样本高效决策上优于扁平基线。

该研究探讨多智能体LLM系统中应如何通信以聚合分布式私有信息，证明在保持校准不确定性的情况下，通信概率信念比通信具体动作更能促进协作决策，并提出了一种事后对话校准干预方法。

Intern-Decision introduces a family of compact (0.8B/2B/4B) multimodal decision models using an autoregressive masked language modeling objective to output structured choices with probabilities in a single causal forward pass, achieving 90.02% average accuracy across seven benchmarks with low latency for interactive agents.

论文提出 Generative Trajectory Planning (GTP)，一种基于学习到的扩散先验对动作序列进行采样与束搜索精炼的模型在线决策框架，在 MuJoCo 运动与长时程操作任务上超越基线，并开源代码与模型。

该论文研究在智能体循环中，System One 模型选择错误动作的原因，发现大多数错误动作是在正确读取状态事实后仍行动错误，而非误解输入，并揭示模型无法组合已知事实来确定下一步动作。

一篇独立科学家的博客文章，介绍如何用 LLM(如 Claude)根据成本、可行性、趣味性和实验不确定性等因子为实验想法打分排序，从而优化科研选题决策。

SynAct提出一种主动学习框架，通过在重复采样中计算决策与最终结果之间的互信息，将稀缺的专家反馈精准分配到最影响结果的决策点上，并将修正蒸馏为可复用规则，在四个基准、三个模型家族的全部16个设置中平均提升11.7个百分点。

An empirical study from Nanjing University investigating whether integrating faster, lower-cost decision models (Jev by TypeSafe AI) into LLM agent workflows actually improves task-level efficiency and reliability, evaluating five agents across ALFWorld and AndroidWorld with 4,500 task executions.

论文提出 TabWM（表格世界模型）与 WorldRel 生成器，通过在上下文中观察执行样本来推断关系型系统的动态，预测动作导致的稀疏结构化编辑，从而将关系学习从状态建模扩展到世界建模与动作规划。

Perplexity AI 发布 pplx-decider-v1.1-27b，这是 pplx-decider-v1-27b 的更新版本，通过移除因果掩码并使用更多数据训练，将 Decision Index 分数从 56.4 提升到 61.56，超越 Jev 3.5 分以上。

作者发布 Jebadiah v2.1（27B 与 9B）开源模型，将决策建模为封闭集打分问题，直接从候选标签 logits 输出各选项概率，并公布在 Decision Index 0.3 上的自测成绩、污染检查与量化一致性结果。

AutoTrust AI 发布了开源权重模型 autotrust/JEV-35B，一个基于 Qwen3.5-35B-A3B 构建的 System 1 决策模型，单次前向可处理多达 256 个选项，在 Decision Index 0.3 公开测试集上取得 59.73 分，优于 JEV-27B-VL，并提供可在单张 32–48 GB GPU 上运行的 NVFP4 量化版本。

ej 是一个仅 11.4MB 的本地模型，专为运行时定义选项的类型化决策设计，可在 CPU 上单次前向推理输出概率分布，涵盖选择、是非与有序评分任务，并附带训练、评估与基准测试工具链。

微软宣布推出新型决策模型 Microsoft-Decision-1，专为快速决策任务设计，在结构化决策任务上于延迟和质量方面超越 LLM 及其他决策模型，目前已在事件响应、质量控制和科学发现等内部场景中测试。

Meta AI introduces MetaEncoder, which fine-tunes a pre-trained Muse-Glimmer 30B decoder into an instruction-following decision-making encoder using unidirectional contrastive learning, evaluating it across 11 benchmarks and 190 tasks for multimodal closed-set and open-set decision making.

TypedBench is a new benchmark for evaluating System One typed decision models on calibration, wording sensitivity, policy adherence, and decision cost under asymmetric cost matrices, comparing a hosted model, an open encoder, and open decoder families on identical items.

GraphDecisionBench：一个模型无关的基准，用于评估 System One 模型在图结构任务上的决策能力，涵盖 14 种模型-接口配置，揭示了邻接识别准确并不等同于结构正确性等关键发现。

作者讨论了 JEV 这类决策模型在 VoiceAgent 中的新可能性，认为其在轮次切换检测上非常精准，并列举了若支持判断用户是否说完、是否打断、情绪识别、是否拒绝识别及是否调用工具等能力，可显著提升语音助手体验，甚至无需端到端模型。