Система поддерживает три типа задач: бинарный выбор («да» или «нет»), выбор из списка и оценку по шкале. Разработчик может объединить несколько вопросов в одном запросе, например, одновременно определить категорию обращения, назначить ответственную команду и выставить приоритет. Поскольку модель выдает не текст, а типизированные данные, это ускоряет интеграцию в программные цепочки. Если уровень уверенности системы оказывается низким, запрос можно автоматически перенаправить человеку или более мощному ИИ.
Liquid AI представила модель d1 для принятия решений без генерации текста
Разработчики Liquid AI отошли от привычного формата генерации текста, выпустив d1 — первую «модель решений». В отличие от стандартных LLM, d1 не создает последовательности токенов, а напрямую возвращает структурированный ответ с вероятностями по заданным категориям, что исключает необходимость парсинга JSON или сложной обработки вывода.
Внутренние тесты Liquid AI показывают, что d1 превосходит конкурента Jev 1.13 в категориях искусств, языка и поиска, набирая 58,9 балла в Decision Index против 57,9. Однако эти данные пока остаются предварительными, так как модель еще не прошла независимую оценку в лидербордах. Технические характеристики, включая архитектуру и количество параметров, компания держит в секрете. Сейчас d1 доступна через API под именем 'd1:free' для задач классификации, модерации и управления ИИ-агентами.
Комментарии (0)
Пока нет комментариев. Будьте первым!