Crivo闭集决策逐项打分编码器研究

2026年10月27日，AGI Hunt报道Crivo团队一项关于闭集决策编码器的研究。报道称，团队用3200万参数编码器和三种子实验比较闭集决策的两种读法，在37项基准决策套件的留出样本上，逐项打分比联合打分高5.8分机会校正得分；在近似等算力条件下高2.8分。但该优势依赖reranker初始化。报道标题称68M小编码器在闭集决策上胜过435M DeBERTa，正文则称实验使用3200万参数编码器，两处参数规模表述不一致。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。