蚂蚁数科于2026年11月11日在北京正式发布LingDT-Decision模型，该模型在System One协议中首次集成了信息抽取能力，突破了传统决策模型仅支持单选或判断的功能局限。 技王数据恢复
核心突破：从“做选择”到“提信息”
传统的决策模型（如Jev）主要处理单选题、判断题或评分题，其输出通常是预定义选项中的一个。然而，在真实的产业决策场景中，往往需要从非结构化文本中提取关键实体（如金额、日期、订单号）作为决策依据。LingDT-Decision通过扩展System One协议，原生支持“信息抽取”题型，能够直接从用户对话或工单原文中精准定位并提取关键字段。 www.fixhdd.cn
技术实现机制
LingDT-Decision沿用了决策模型的基础架构，但在概率计算环节进行了针对性优化：
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- 输入拼接：将待抽取文本、指令及工单原文拼接为序列。
- 向量提取：基座模型进行前向计算（Prefill）后，不仅提取决策位向量，还抽取标签内部每个Token的向量表示。
- 概率计算：引入专门的“抽取头”，为原文每个Token计算B（片段开头）、I（片段延续）、O（不属于片段）三个标签的概率。通过Softmax计算每个位置属于特定实体的概率，从而实现从字符级别到语义级别的精准定位。
性能表现与评测结果
根据官方发布的评测数据，LingDT-Decision在多项指标上表现优异：
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- 综合评分：在23项开源评测基准中，其27B版本综合评分位居第一，超越了Microsoft-Decision-1、Jev 1.13.0等热门模型。
- 信息抽取效果：在10个典型的信息抽取基准测试中，整体性能超过同尺寸甚至更大尺寸的生成式模型，兼具高精度、低延迟与推理稳定性。
- 多选能力：4B和27B版本在多标签与组合判定任务中，准确率超过16个同类决策模型。
获取与使用方式
目前，LingDT-Decision模型已在蚂蚁数科DTMaaS平台正式开放。开发者可通过DTMaaS平台免费调用Slotting（槽位填充/信息抽取）功能。官方提供了公开的调用示例，供AI平台工程师、决策系统架构师及金融/电商领域算法工程师进行体验和集成。 技王数据恢复
如需了解具体的API调用细节或企业级部署方案，可访问蚂蚁数科DTMaaS平台查看相关文档。 技王数据恢复
来源：InfoQ 中文 IT 资讯 - 面向产业决策的升级：蚂蚁数科LingDT-Decision首发信息抽取能力 www.fixhdd.cn
技术审核：邓严军｜技王数据恢复实验室技术总监 www.fixhdd.cn
