Stable AI 提出 DPDM:冻结大模型加共享预测器提升 Agent 决策

stable-ai · hf · 2026-11-06

Stable AI 与清华大学在论文《Decoupled Predictive Decision Making》(DPDM) 中提出一种 Agent 决策新架构：将决策建模为通用条件推断问题，用冻结的语言模型提供当前与历史记录的语义表示，再由一个共享的预训练条件预测器从这些表示中预测任务目标。

核心思路是把「学经验关系」与「语义理解」解耦——预训练提供可复用的推断能力，部署中的历史证据则在不更新任何神经网络参数的情况下实例化具体问题的预测，从而提升 Agent 决策准确性。