2026年9月，一类叫做"类型化决策模型"的新系统悄悄上线了。
它们不像ChatGPT那样写长篇大论，而是干一件很窄的事：你给它一段文字，再给它几个选项，每个选项带一个名字和一句定义，它直接返回每个选项的概率。比如判断一张工单该转给哪个部门，你告诉它"billing"代表"发票、付款和退款"，"technical"代表"故障和系统错误"，它算完直接吐出一个概率分布。整个过程只需要一次前向计算，不用像生成文本那样一个字一个字往外蹦，所以成本能比大模型低一到两个数量级。
这类系统的开创者叫Jev，上线之后几天内就冒出了好几个开源实现，想法都一样：开发者把规则写进"定义"里,标签只是用来认领这个选项的名字而已。听起来很合理对不对?谁会在乎一个选项叫"A"还是叫"billing
人人顺配资提示：文章来自网络，不代表本站观点。
