開放權重決策模型：Jev、Strands Decider 及用於代理的 System One AI培訓

決策模型是一種新型的 AI 模型，旨在回答具有特定類型（typed）的問題，而非生成文本。在給定情境、問題及一組固定的選項後，它會在單次前向傳遞（forward pass）中返回所選擇的選項及其經過校準的概率。自從 TypeSafe AI 於 2026 年 9 月發布 Jev，以及 AWS 隨後推出開源的 Strands Decider 2B 以來，決策模型已從研究好奇轉化為代理系統中用於路由、驗證、分類及升級（escalation）的實用組件。

這門由講師主導的實時培訓課程（可線上或現場進行）旨在幫助 AI 工程師、開發人員和架構師理解、運行並評估開放權重的決策模型，從而判斷其在何處可以取代或補充推理型 LLM。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 解釋決策模型與生成式及推理型 LLM 的差異。
• 比較不同的開放權重決策模型家族及其許可證。
• 描述決策模型背後的「主幹（torso）」和「指針頭（pointer head）」架構。
• 在本地運行小型決策模型並發出類型化的決策請求。
• 解讀準確率、校準度和延遲結果，並選擇合適的決策閾值。
• 識別代理工作流中適合使用決策模型的決策點。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 大量的練習與實操。
• 在實時實驗環境中進行 hands-on 實現。

課程客製化選項

• 如需申請客製化培訓，請聯繫我們以進行安排。