今天，中科聞歌正式發(fā)布通用決策大模型——決策機(jī)Decitron。
作為面向復(fù)雜事件、復(fù)雜系統(tǒng)和復(fù)雜決策打造的產(chǎn)品，決策機(jī)Decitron不只是回答問題，而是理解事件、推演路徑、比較結(jié)果，幫助人類在復(fù)雜世界中做決策。
“AI已經(jīng)開始像水和電一樣進(jìn)入現(xiàn)實(shí)世界和人們的生活。但當(dāng)AI會(huì)聊天、會(huì)寫作、會(huì)畫畫、會(huì)做視頻之后，一個(gè)更重要的問題正在出現(xiàn)：AI能不能不只是回答問題，而是進(jìn)一步推演世界、預(yù)測(cè)未來？”發(fā)布會(huì)上，中科聞歌董事長(zhǎng)王磊博士拋出了這個(gè)關(guān)于AI下一階段發(fā)展的關(guān)鍵問題。
正是基于對(duì)這一問題的思考，中科聞歌推出AI決策時(shí)代的全新產(chǎn)品——決策機(jī)Decitron。
王磊博士表示：決策機(jī)并非聊天星空機(jī)器人或搜索引擎，而是一個(gè)能夠分析事件關(guān)聯(lián)、模擬不同選擇、推演可能未來的通用決策大模型。它的使命是——推演世界、看見未來。
中科聞歌決策機(jī)Decitron發(fā)布會(huì)
從回答問題，到推演未來
“如果說ChatGPT的腦子里裝的是一本百科全書，那么決策機(jī)Decitron的腦子里裝就是一個(gè)動(dòng)態(tài)沙盤。”發(fā)布會(huì)上，決策機(jī)技術(shù)團(tuán)隊(duì)用這一比喻，解釋決策機(jī)與傳統(tǒng)問答式AI之間的差異。
傳統(tǒng)大模型擅長(zhǎng)回答問題、生成內(nèi)容和整理知識(shí)，但真實(shí)世界的決策并不是一次問答就能完成。
市場(chǎng)為什么波動(dòng)？政策會(huì)如何傳導(dǎo)？競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手可能采取什么行動(dòng)？一個(gè)選擇會(huì)引發(fā)哪些連鎖反應(yīng)？這些復(fù)雜的決策問題，需要的不只是一個(gè)答案，而是看見變量、理解因果、推演路徑，并比較不同選擇可能帶來的結(jié)果。
中科聞歌CEO羅引博士在發(fā)布會(huì)上表示：決策機(jī)Decitron的核心不是回答問題，而是把復(fù)雜世界，轉(zhuǎn)化為一個(gè)可計(jì)算、可推演、可驗(yàn)證的系統(tǒng)。
決策機(jī)Decitron三大功能：
01 決策推演：把問題變成可計(jì)算的未來路徑
普通AI回答“是什么”，決策機(jī)則會(huì)進(jìn)一步推演“會(huì)怎樣、怎么辦”。
面對(duì)用戶提出的問題，決策機(jī)首先會(huì)判斷問題是否具備推演條件，識(shí)別問題邊界、時(shí)間范圍、判斷對(duì)象、核心變量和關(guān)鍵主體，將復(fù)雜問題轉(zhuǎn)化為可推演的決策結(jié)構(gòu)。
通過分析各方目標(biāo)、約束、偏好和行動(dòng)空間，決策機(jī)能夠在復(fù)雜問題中，識(shí)別關(guān)鍵變量、分析因果鏈條、推演不同路徑，并模擬多方主體在不同條件下的行動(dòng)變化，最終形成條件化判斷。告訴用戶：在什么條件下可能發(fā)生、何時(shí)可能發(fā)生、可能發(fā)生到什么程度；如果沒有發(fā)生，又是哪些變量改變了事件原有路徑。
問題理解
多輪推演
這正是決策機(jī)作為通用決策大模型的核心能力：把判斷拆解為路徑，把路徑拆解為變量，再將變量放入多主體博弈結(jié)構(gòu)中進(jìn)行連續(xù)演化。
推演報(bào)告
完成推演后，決策機(jī)還能自動(dòng)生成推演過程報(bào)告和綜合分析報(bào)告，將推演判斷沉淀為可傳播、可復(fù)盤、可追蹤、可更新的決策資產(chǎn)。
02 X-Signal：從一次推演到持續(xù)追蹤
復(fù)雜決策的難點(diǎn)，不在于一次判斷，而是要持續(xù)跟蹤變化。
依托X-Signal（全球信號(hào)）功能，決策機(jī)能夠圍繞議題持續(xù)監(jiān)測(cè)全球新聞、政策變動(dòng)、市場(chǎng)信號(hào)和關(guān)鍵變量變化。一旦相關(guān)信號(hào)發(fā)生變化，系統(tǒng)會(huì)在原有推演結(jié)構(gòu)上自動(dòng)更新路徑、調(diào)整概率，并重新評(píng)估不同情景的觸發(fā)條件。
這意味著，第一次判斷的依據(jù)、第二次更新的變量、路徑為何變化、概率如何調(diào)整，都會(huì)被系統(tǒng)完整保留下來，使一次推演從靜態(tài)分析變成動(dòng)態(tài)更新的判斷系統(tǒng)。
X-Signal全球信號(hào)
決策機(jī)關(guān)注的并非熱點(diǎn)本身，而是用戶真正關(guān)心的決策問題。這也是決策機(jī)區(qū)別于傳統(tǒng)問答式AI的重要一環(huán)：它不僅回答此刻，更持續(xù)校準(zhǔn)未來。
03 市場(chǎng)預(yù)測(cè)：用外部信號(hào)校準(zhǔn)未來判斷
在決策推演和持續(xù)追蹤之外，決策機(jī)還引入市場(chǎng)預(yù)測(cè)能力，進(jìn)一步驗(yàn)證和校準(zhǔn)系統(tǒng)對(duì)未來事件的判斷。
市場(chǎng)預(yù)測(cè)
決策機(jī)將外部概率共識(shí)網(wǎng)絡(luò)作為驗(yàn)證場(chǎng)景，不同于概率共識(shí)網(wǎng)絡(luò)只呈現(xiàn)“市場(chǎng)認(rèn)為有多大概率發(fā)生”，決策機(jī)更關(guān)注概率背后的因果機(jī)制。用戶不僅能看到某件事發(fā)生的概率，更能理解概率為什么變化、哪些信號(hào)正在推動(dòng)路徑切換，以及原有判斷是否需要修正，從而更好地輔助決策。
三項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，構(gòu)建通用決策引擎
決策機(jī)Decitron以世界模型、多智能體推演、博弈求解為三項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)路徑，將世界狀態(tài)建模、因果推理、概率預(yù)測(cè)與多方博弈等能力融合在同一推演鏈條中，形成面向復(fù)雜決策問題的“四維混合推理能力"，支撐AI從“生成答案”進(jìn)一步走向“推演世界"。
世界模型(Meta World)：負(fù)責(zé)將現(xiàn)實(shí)世界轉(zhuǎn)化為可計(jì)算的狀態(tài)空間。決策機(jī)會(huì)將新聞、政策、事件、市場(chǎng)信號(hào)等信息，轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的State-Action-Outcome框架，即當(dāng)前世界處于什么狀態(tài)、關(guān)鍵主體能夠采取哪些行動(dòng)、行動(dòng)之后可能帶來什么結(jié)果。
多智能體推演：負(fù)責(zé)模擬真實(shí)世界中的多方互動(dòng)。決策機(jī)會(huì)對(duì)國家、企業(yè)、市場(chǎng)、公眾和監(jiān)管者等不同主體進(jìn)行建模，刻畫其目標(biāo)、約束、資源、偏好和行動(dòng)空間，并在每一輪推演中模擬不同主體的選擇如何改變世界狀態(tài)，進(jìn)而觸發(fā)下一輪博弈。
博弈求解：進(jìn)一步將大模型的理解能力與因果推斷、概率更新、策略均衡和路徑優(yōu)化結(jié)合起來。大模型負(fù)責(zé)理解問題、識(shí)別主體、解釋結(jié)果；求解器負(fù)責(zé)因果推斷、概率更新以及策略均衡和路徑優(yōu)化，兩者共同服務(wù)于復(fù)雜世界的連續(xù)推演。
同時(shí)，決策機(jī)將博弈論、最優(yōu)化理論、不確定性度量等領(lǐng)域的2000多個(gè)場(chǎng)景求解方法，轉(zhuǎn)化為可量化計(jì)算的AI算子，使推演結(jié)果不再單純依賴語言生成，而是建立在可計(jì)算、可量化、可追蹤的求解體系之上。
在國際權(quán)威數(shù)據(jù)集PolyBench的測(cè)評(píng)中，決策機(jī)在三項(xiàng)核心指標(biāo)上實(shí)現(xiàn)SOTA：終局預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率（FFA）81.20%；預(yù)期波動(dòng)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率（EVPA）73.40%；平均概率預(yù)測(cè)偏差（MSE）0.822%，綜合表現(xiàn)超越行業(yè)基線。
面向復(fù)雜問題，推演真實(shí)世界
作為面向通用決策場(chǎng)景打造的大模型產(chǎn)品，決策機(jī)Decitron并不局限于單一行業(yè)或單一任務(wù)，而是可應(yīng)用于金融市場(chǎng)、宏觀經(jīng)濟(jì)、地緣政治、公共治理、企業(yè)戰(zhàn)略、投資研究和產(chǎn)業(yè)研判等廣泛領(lǐng)域，面向存在不確定性、多路徑選擇和多方博弈的復(fù)雜決策問題。
案例1：金融領(lǐng)域
面對(duì)“2026年美聯(lián)儲(chǔ)是否會(huì)降息”這一議題，決策機(jī)識(shí)別出美聯(lián)儲(chǔ)、FOMC、白宮、美國金融市場(chǎng)等核心主體，推演出14條可能分支，最終判斷：降息并未被排除，但大概率后移，且節(jié)奏更慢、幅度更小。
案例2：國際形勢(shì)
在霍爾木茲海峽通行恢復(fù)這一高不確定性地緣事件中，決策機(jī)基于5月12日前的信息與市場(chǎng)信號(hào)展開推演，提前判斷其5月底恢復(fù)正常商業(yè)通行的概率不足5%。最終結(jié)果揭示后，這一判斷得到驗(yàn)證。
案例3：企業(yè)戰(zhàn)略
圍繞TikTok東南亞電商獨(dú)立融資的假設(shè)性議題，決策機(jī)推演出各方可能反應(yīng)：Shopee更可能先守物流與核心商家，而非打價(jià)格戰(zhàn)；政府歡迎資金進(jìn)入，但會(huì)強(qiáng)化本地化與合規(guī)要求；投資人則更傾向于折價(jià)、分期和加強(qiáng)治理權(quán)。
案例4：產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)
針對(duì)短劇行業(yè)發(fā)展，決策機(jī)預(yù)測(cè)行業(yè)將從野蠻擴(kuò)張進(jìn)入洗牌期，并進(jìn)一步給出行動(dòng)建議：未來3個(gè)月內(nèi)，若同時(shí)看到“平臺(tái)減少保底、頭部廠牌拿單集中、腰部演員開機(jī)率繼續(xù)下降”三項(xiàng)信號(hào)，平臺(tái)就應(yīng)加快規(guī)則固化；制作公司應(yīng)盡快綁定頭部渠道；演員應(yīng)盡快完成廠牌綁定或跨賽道轉(zhuǎn)型。
決策機(jī)，開啟真實(shí)世界決策的AlphaGo時(shí)刻
王磊博士將決策機(jī)Decitron的發(fā)布稱為“真實(shí)世界決策的AlphaGo時(shí)刻”。
十年前AlphaGo戰(zhàn)勝李世石，證明AI可以在361個(gè)交叉點(diǎn)的棋盤上完成極其復(fù)雜的決策。
今天，Decitron面對(duì)的不再是19×19的方格，而是真實(shí)世界這張更復(fù)雜的決策棋盤。這里有變化的信息、多方的博弈、不確定的變量，以及不斷演化的未來路徑。
王磊博士表示：面對(duì)復(fù)雜世界，人們不再只需要一個(gè)答案，更需要推演路徑、識(shí)別變量、比較概率、追蹤信號(hào)和校準(zhǔn)判斷的能力。通過結(jié)構(gòu)化建模、多主體推演、概率預(yù)測(cè)和X-Signal持續(xù)追蹤，決策機(jī)希望幫助人們把復(fù)雜局面看清楚，把行動(dòng)路徑算明白，把關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)提前暴露。
從AlphaGo到?jīng)Q策機(jī)，AI正在完成一次關(guān)鍵跨越。
工業(yè)時(shí)代的基礎(chǔ)設(shè)施是電力，信息時(shí)代的基礎(chǔ)設(shè)施是計(jì)算，而智能時(shí)代的基礎(chǔ)設(shè)施將是決策。
一個(gè)屬于AI通用決策的新紀(jì)元，已經(jīng)到來。
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