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StartLux发布完全开源的StartLux-Decision，其27B版本在Decision Index 0.2.1的38项基准中有31项超过Jev 1.13，并以63.88分升至公开榜首。
Ateve 团队发布 AI 决策模型 Ateve Jev，首个版本 ateve-jev-v1 支持候选选择、是非判断和等级评分，并上线 TokenDance 平台。
开发者mizorewww将开源决策模型Laya移植到Apple MLX框架，推出本地版Laya-MLX，可在Apple Silicon Mac上以低于1GB内存运行并摆脱PyTorch与云端API依赖，421M版本峰值内存943.6MiB、322M多语言版本687.6MiB。
现如今，以 GPT 为代表的大语言模型正深刻影响人们的生产与生活，但在处理很多专业性和复杂程度较高的问题时仍然面临挑战。在诸如药物发现、自动驾驶等复杂场景中，AI 的自主决策能力是解决问题的关键，而如何进行决策大模型的高效训练目前仍然是开放性的难题。
近日，中科大王杰教授团队 (MIRA Lab) 针对离线强化学习数据集存在多类数据损坏这一复杂的实际问题，提出了一种鲁棒的变分贝叶斯推断方法，有效地提升了智能决策模型的鲁棒性，为机器人控制、自动驾驶等领域的鲁棒学习奠定了重要基础。论文发表在 CCF-A 类人工智能顶级会议 Neural Information Processing Systems（NeurIPS 2024）。
机器人控制和自动驾驶的离线数据损坏问题有解了！ 中科大王杰教授团队 (MIRA Lab) 提出了一种变分贝叶斯推断方法，有效地提升了智能决策模型的鲁棒性。