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CLM-8B（Contrastive Language Model）是斯坦福大学 Hazy Research 与 NVIDIA Research 联合开发并开源的 System One 决策模型，于 2026 年 9 月 23 日正式发布。该模型不生成文本，而是直接对候选动作进行打分和排序，专为 AI Agent 的快速决策场景设计，对标 TypeSafe AI 的专有模型 Jev，且完全兼容 Jev 的 API 接口。 对比 Jev（来源： MarkTechPost ）： 任务 CLM-8B 延迟 Jev 延迟 T-Rex 游戏 16.5 ms 149.8 ms 其他计算机操作任务 最高快九倍 — 向验证器方向微调后的成绩： DeepSWE：81.6%（将 Opus 5 的单次成功率从 73.7% 提升至 81.6%） Terminal-Bench 2.1：87.6%（将 84.0% 提升至 87.6%） 在约 1000 个候选动作的场景下，CLM 比 Jev 快十三倍。 Notion Notion | Where teams and agents work together A collaborative AI workspace, built on your company context. Build and orchestrate agents right alongside your team's projects, meetings, and connected apps. github.com GitHub - Contrastive-LM/CLM 通过在 GitHub 上创建帐户来为 Contrastive-LM/CLM 开发做出贡献。 huggingface.co Contrastive-LM (CLM) User profile of CLM on Hugging Face 6 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题

  • 情报分类：商业与市场研究
  • 分类依据：内容涉及商业、投资或市场动态
  • 信息来源：服务器 / LINUX DO - 最新话题
  • 发布时间：2026/9/25 14:33:44