首页随着决策模型在网络上层出不穷，亚马逊推出了自己的Jev克隆版
随着人工智能开发者越来越重视针对计算机自动化优化的智能，而非前沿的大型语言模型，亚马逊网络服务（AWS）推出了一款受 TypeSafe 的 Jev 启发的开源决策模型。
就在 OpenAI 宣布推出类似产品同一周，亚马逊的 Strands Decider 2B 问世，该模型提供了一种高速、低成本的方法来对预先确定的选项进行排序，同时为其选择提供置信度评分。该模型完全开源，可立即使用，且体积小巧，足以在本地运行。
亚马逊杰出工程师马克·布鲁克（Marc Brooker）在观察了 Jev 并尝试构建类似模型后，发起了该项目。这一自研项目取得了成功——曾因其体积优势短暂位居 Jevbench 排行榜榜首——这促使亚马逊工程师对其进行优化，并通过专注于开发用于部署 AI 代理的工具和协议的部门 Strands Labs 将其发布。
布鲁克解释说，对这类工具的需求源于与AWS客户的讨论，这些客户的工作流通常并不需要全天候具备功能齐全的大型语言模型（LLM）的能力或承担其高昂成本。
“最初让我对这类模型产生兴趣的是，它们能完美地充当工作流步骤的决策者——‘根据我当前所处的位置，接下来我该做什么？’”布鲁克对TechCrunch表示。 他指出，这为客户提供了“一种结构化更可靠的工作流步骤，这得益于置信度评分、封闭的答案域，以及更低的延迟和潜在的成本降低。”
与其他决策模型类似，Strands Decider 基于大型语言模型（LLM）的“核心”——具体而言是 Qwen3.5-2B——构建而成，但它不生成文本，而是输出经过校准的选择方案。 TypeSafe将该模型命名为Jev，以纪念经济学家威廉·斯坦利·杰文斯（William Stanley Jevons），以此呼应其理论：某物（如计算机智能）成本的下降实际上可能增加对其的需求。
自 TypeSafe 首次亮相以来，研究人员开发了数十个类似模型，这既凸显了业界对此的广泛兴趣，也引发了对其实际价值的质疑。布鲁克认为，关键挑战在于优化模型的快速决策能力，同时不牺牲其智能水平。
“需要找到一个非常微妙的平衡点：在提升模型在准确性和校准方面的表现的同时，又不能削弱其在理解不同语言以及掌握现有知识方面的能力——正是这些特质使其成为通用型模型，并使其具有吸引力且实用，”他告诉 TechCrunch。
尽管如此，他并不认为前沿实验室一定会主导这一细分领域，尤其是考虑到在较小市场中构建有意义的产品，成本往往仅需数百或数千美元。
与此同时，TypeSafe的高管们正致力于完善其方法并改进未来的模型。
“我理解大家认为这像是一场淘金热，但他们可能低估了让模型真正变得‘聪明’的难度，”首席执行官兼创始人迪奥戈·阿尔梅达（Diogo Almeida）告诉TechCrunch，并补充说他尚未看到公司面临真正的竞争对手。
“目前这批参与者更像是想实现酷炫架构的机器学习从业者，而非真正致力于让智能技术发挥实际作用的团队。”
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