隨著開放決策模型日益普及，AutoTrust AI 的 JEV-27B-VL 登上 Hugging Face 全球熱門榜榜首

AutoTrust AI 在 Hugging Face 上的最新排名突顯了人工智能應用程式的潛在轉變，強調「決策模型」而非生成式人工智能。這些模型旨在解釋視覺或文本輸入，並返回經過校準的行動概率，而不是生成自由形式的文本。這種方法旨在簡化搜索、推薦和欺詐檢測等任務，這些任務本質上是決策過程。

AutoTrust 產品的核心是受 Daniel Kahneman 作品啟發的「System 1」和「System 2」框架。System 1 提供快速、單次決策，而 System 2 則針對不確定情況進行逐步推理。這種自適應方法（如 GEV-26B-Decide 所示）旨在平衡速度和準確性，透過為複雜場景保留計算資源，潛在地提高人工智能部署的效率。

JEV-27B-VL 在 Jev Decision Index 視覺板上報告的基準領先地位，它比 3970 億參數的參考模型高出 6.4 分，表明其在視覺決策任務中的能力。AutoTrust 表示，JEV-27B-VL 的視覺路徑與其 Qwen 基礎模型保持不變，其 System 1 決策適配器僅在文本上進行訓練，表明其具有圖像決策的零樣本學習能力。這可以簡化需要視覺上下文而無需大量視覺特定訓練的代理程式的開發。