其实最近关于Jev的讨论两级分化也挺严重的， 你会发现，很多觉得就那样的，是在大模型火之前做过NLP或者搜广推的人， 因为Jev这种分类模型，不不不现在叫策略模型，之前bert时代，我们在业务上就一直在使用， 经历过人工智障时代的人，知道分类题做成演示不难，放进复杂业务里长期高精度、稳定地做对很难。 另外一部分，觉得很强，system1， 在与LLM进行组合使用的时候，很多高频场景，决策场景可以大量节省token的消化。 R1 之后，我们越来越习惯靠更长的思考换取能力，但很多业务问题确实被过度think了， 把高频决策交给快模型，把少数疑难样本交给 LLM，时延和 token 成本都有下降空间。 现在各种decision模型层出不穷，当然有蹭热度的部分， 但是也确实说明，时代是一个轮回，Jev找到了一个好的生态位，决策。 今天我想说的是，Jev两个特点，快、泛化， 但在真实业务场景，其实通用的Jev类型的决策模型根本达不到业务所要的准确率指标， 因为业务是千奇百怪的，当然我们可以把规则塞到Prompt中， LLM通过Inference-Time Scaling来增强模型智能，但J...