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StartLux发布StartLux-Decision新版本，推出Instant与AutoThink双模型矩阵及原创RLCD²，在Decision Index 0.3和DecisionPivot评测中领先多款模型，并公开模型权重与推理代码。
大模型做 In-Context Learning（ICL，上下文学习）时，通常会先从示例库里检索若干 demonstration，再把这些示例和当前问题一起放进 prompt。
vLLM Semantic Router推出并开源Decision 3.0系列多模态决策模型，覆盖0.6B至27B六款模型，其中d3在Jev Decision Index 0.3.1文本榜和视觉榜均排名第一。
这两天，GitHub 上一个叫 REA（Reverse Engineer Anything）的项目狂揽了近 7 万颗星！
TypeSafe AI完成8.7亿美元A轮融资，投后估值达75亿美元，由a16z领投，其可直接写入代码的决策模型Jev上线后迅速增长。
开源项目mu（μ）在进化酒馆黑客松深圳收官战中夺冠，其将Jev深度融合进Harness，通过35个判定点优化上下文管理与多Agent通信。
StartLux发布完全开源的StartLux-Decision，其27B版本在Decision Index 0.2.1的38项基准中有31项超过Jev 1.13，并以63.88分升至公开榜首。
Ateve 团队发布 AI 决策模型 Ateve Jev，首个版本 ateve-jev-v1 支持候选选择、是非判断和等级评分，并上线 TokenDance 平台。
TypeSafe AI推出的Jev模型因直接输出决策与概率火爆出圈，其技术思路与NeurIPS 2025入选论文ConfTuner高度一致，后者通过Tokenized Brier Score直接训练候选置信度概率分布以实现概率校准。
开源版Jev训练保姆级教程发布，基于Qwen3-0.6B底座在本地单卡环境完成数据下载、案例级切分、全参数微调、温度校准及本地接口部署全流程，600步训练后在2000道决策题测试集上达到78.05%准确率。