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微软提出 LLM-as-Jev 决策框架
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AI 综述
2026年10月7日，AGI Hunt 报道称，微软研究提出 LLM-as-Jev 框架，认为通用大语言模型天然就是 Jev 式决策模型，微调并非总是必要。该框架让通用 LLM 从括号数字标识符的 next-token 概率中直接输出校准后的类别概率分布，无需生成自由文本；报道同时提到两项配套设计，一是免训练的推理方案，二是树因子化的 listwise 微调目标。报道未给出基准测试数字，也未提及外部复现，截至该报道尚无更多公开进展。
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最新进展10月7日 02:17
微软提出 LLM-as-Jev 框架：LLM 可从括号数字标识符概率直接输出校准类别分布，微调并非总是必要。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- AGI Hunt微软研究：LLM 天然就是 Jev 式决策模型，微调并非总是必要
微软提出 LLM-as-Jev 框架，让通用 LLM 从括号数字标识符的 next-token 概率中直接输出校准的类别概率分布，无需生成自由文本，并提供免训练推理方案与树因子化 listwise 微调目标。
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