国产决策模型发布:23项测试准确率超微软,企业高频判断不再靠人猜!
又一国产决策模型发布:面向企业高频判断任务,23 项开源基测准确率超过微软和 JEV
InfoQ 中文 重要 大模型商业化论文方法 🕐 10-23 03:16

📖 AI 总结

蚂蚁数科发布决策模型LingDT-Decision-1.0,提供4B与27B两个版本,面向智能客服、安全风控、金融等企业高频判断任务,已在DTMaaS平台开放限时免费体验。该模型不生成完整文本,而是在预设候选项中直接判断,支持原生多选与按序决策,可识别复合意图并处理任务依赖关系。实测显示,数据标注场景Token消耗降低约97%、速度提升约10倍;智能客服场景风险识别准确率由76%升至89%;金融场景幻觉召回率由44%提升至70%。在23项开源基准评测中,27B版本综合评分超过微软、JEV等同类模型。其意义在于将高频、重复性判断任务从通用大模型中分离,降低调用成本与时延,为企业决策场景提供新的模型选择。

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