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Decision index weighting method within habitual domains and its application
Decision index weighting method within habitual domains and its application
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AI决策模型进入价格战：Perplexity 削价竞争 OpenAI、Microsoft
三家公司 OpenAI、Perplexity 和 Microsoft 近期推出了决策模型 API，引发了一场价格战，其中 Perplexity 的成本最低，为每百万输入 token 0.02美元。OpenAI 收费为 0.10美元，而 Microsoft 的定价为 0.042美元。这些模型返回结构化概率而非散文，且没有输出费用。Perplexity 的低价归因于其基于 Qwen3.8-27B 微调的小型开源模型，该模型允许自托管，而 …
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EmpirioLabsAI 发布 Aplomb 1，一款拥有 1M 上下文的 5.3B 决策模型
EmpirioLabsAI 发布了 Aplomb 1，这是一款开放权重的决策模型，拥有 53 亿参数。该模型拥有 100 万 token 的上下文窗口，并能在单次请求中处理文本、图像、视频和音频。在决策指数的 8 项基准测试中，包括 MMLU-Pro 和 GPQA Diamond，它在高达 53 亿参数的模型中取得了最高分。Aplomb 1 基于 Qwen3.5-4B 和 Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct 构建，…