تبرز نماذج القرار كفئة جديدة مهمة في الذكاء الاصطناعي. فعلى عكس نماذج اللغة الكبيرة، المصممة لتوليد النصوص أو للاستدلال على المشكلات المعقدة، صُممت نماذج القرار خصيصا لتقديم مخرجات منظمة يمكن للبرمجيات أن تتصرف بناء عليها فورا. إن اتخاذ القرارات وتصنيف الأشياء بتكلفة منخفضة للغاية وأداء عال يفتح الباب أمام مهام مفيدة كثيرة.
تقدم Microsoft Microsoft-Decision-1، وهو نموذج جديد لتقييم القرارات بسرعة، متاح في Microsoft Foundry وسيتوفر قريبا عبر Open Router. وقد صُمم للتوجيه والتصنيف وتحديد الأولويات والتحقق والتحكم في سير العمل، ما يسهل إدماج ذكاء القرار في التطبيقات والوكلاء وسير العمل القائمة ضمن بيئة آمنة وموثوقة.
تقول Microsoft إن النموذج يحقق أداء متفوقا في زمن الاستجابة والجودة في مهام القرار المنظمة. وحقق أعلى دقة في مقارنة شملت 36 معيارا مرجعيا تضمنت نحو 150,000 سؤال أُبقيت بعيدة عن التدريب. وفي قياسات الأداء كان الأسرع: أسرع بمقدار 4.5 مرة من Quyet-1.0-Large الذي جاء في المركز الثاني، وأسرع بمقدار 35 مرة من GPT-6 Sol.
ولبناء النموذج، أجرت Microsoft تدريبا لاحقا على Qwen3.5-9B لتقييم القرارات بسرعة وبمرور واحد، وستعيد تأسيسه قريبا على نماذج أخرى، من بينها Microsoft AI (MAI) وOpen AI. فعند إعطائه مجموعة ثابتة من خيارات الإجابة، يقدم درجة احتمال معايرة لكل خيار، ويدعم خيارات نعم/لا والاختيار من متعدد والتقييم بالدرجات، إضافة إلى تقييم استجابات الذكاء الاصطناعي وإجراءات الوكلاء وفق معايير محددة عبر استدعاء API منظم.
المصدر: Hacker News · لخّصه HeadlinesBriefing