训练一个自己的 Jev：决策模型的原理、数据、算力、训练与评测全流程
引言 过去一个月，我连续写了两篇决策模型的文章：Jev vs Laya 对比了闭源的 Jev 和开源的 Laya，Microsoft-Decision-1 详解 又加入了微软。写完之后，被问得最多的问题是：能不能自己训练一个？ ...
Model
Microsoft-Decision-1 详解：微软入局决策模型，与 Jev、Laya 的三方对比
引言 上个月我写了一篇 Jev vs Laya，对比了 TypeSafe AI 的闭源决策模型 Jev 和社区开源的 Laya。那时“决策模型”还是一个刚刚诞生的新品类：9 月 15 日 Jev 发布，三天后 Laya 开源。 ...
Jev vs Laya：闭源与开源 System One 决策模型的对比与选型
引言 2026 年 9 月，AI 圈突然流行起一类“不会说话”的模型。 9 月 15 日，由前 OpenAI 研究员 Diogo Almeida 创办的 TypeSafe AI 发布了 Jev：它不聊天、不写文章、也不生成代码，只接收一段状态（state）和一组预先定义好的问题，然后直接返回带有校准概率的结构化决策。 ...
用 llm-d-inference-sim 模拟大模型推理：无 GPU 环境下的最佳验证工具
在大模型应用快速落地的过程中，推理服务的工程化能力往往比模型本身更复杂：模型调度、路由策略、限流、灰度发布、网关治理等问题，都需要真实的推理接口进行验证。然而，大模型推理依赖 GPU 和高成本算力资源，使得开发和测试门槛居高不下。 ...
PPO vs GRPO：两种主流 LLM 强化学习范式的对比与选择
引言 在大模型后训练（Post-training）阶段，强化学习（RLHF / RLAIF）已经成为决定模型能力上限的关键因素之一。近期，GLM-5.2 在训练算法上从 GLM-5.1 使用的 GRPO（Generalized Reward Policy Optimization）切换到更经典的 PPO（Proximal Policy Optimization），并带来了明显的效果提升。 ...
让模型自己选模型：Embedding 驱动的 LLM 智能路由机制
在多模型并存的 AI 架构中（如 GPT-4 / GPT-4o / 轻量模型 / 垂直模型等），一个核心问题是： 如何在不显式指定模型 ID 的情况下，让系统自动选择最合适的模型？ ...
微软 TRELLIS 大语言模型：面向生产级 3D 资产生成的大模型及基于 Azure 部署使用指南
2025 年末，微软研究院发布了一个面向 3D 内容创作的开源大模型项目 TRELLIS，并伴随学术论文《Structured 3D Latents for Scalable and Versatile 3D Generation》。该项目通过统一的结构化潜在空间与先进的流模型技术，显著提升了文本/图像到 3D 资产生成的质量与灵活性，同时拓展了 3D 模型的多格式输出与编辑能力，成为当前 3D AI 模型生态中的重要技术之一。 ...