呢個 AI 唔識同你傾偈。Microsoft 係刻意咁設計
10 月 9 號，Microsoft 喺 Foundry 推出 Microsoft-Decision-1。你俾佢一條問題，再俾佢幾個固定答案，佢唔會寫一段文，只會俾返每個答案一個機率。例如問「呢個 agent 想 delete 一個 folder，放唔放行？」，佢答：放行 0.12，交返俾人睇 0.88。
Microsoft 追求嘅係「校準」：佢話 90%，就應該十次有九次啱。
佢做嘅唔係出風頭嗰啲嘢，係分流、分類、排優先次序、幫另一個 AI 嘅答案評分，同埋喺 agent 真正落手之前，睇吓呢一步應唔應該放行。
我自己砌 agent，最花時間調嘅從來唔係佢點講嘢，而係佢點揀：呢封 email 值唔值得叫醒我？呢一步可唔可以自己做落去？呢啲 yes/no 一日幾百次，次次用大模型答，又慢又貴。
Microsoft 自己報嘅數字（暫時未見獨立測試）：
・底係阿里巴巴開源嘅 Qwen3.5-9B，Microsoft 再訓練
・中位延遲比 GPT-6 Sol 快大約 35 倍
・Xbox Research 用佢分咗超過一萬條 feedback，話質素同 GPT-6 Sol 差唔多，快 14 倍，平 200 倍
・輸入每百萬 token 0.042 美元，輸出唔收錢
Microsoft 追求嘅係「校準」：佢話 90%，就應該十次有九次啱。
但我覺得最值得睇嘅，係佢目錄頁寫明唔應該點用：佢唔係設計嚟、亦冇測試過做「關於人嘅重大決定」嘅唯一自動決策者。信貸、請人、住屋、保險、教育、醫療、法律權利，逐樣點名。門檻點定、幾時交返俾真人，係用佢嗰個 app 嘅責任。
仲有一句：佢唔會解釋自己點解咁揀。
一個唔講原因嘅模型，自己寫明唔好俾佢一個人拍板。呢句我收貨。
如果有個 AI 揀得快過你、平過你，但係唔講原因，你會俾佢幫你揀啲咩，又絕對唔會俾佢揀啲咩？留言話我知你點睇 👇
Microsoft 原文：https://commandline.microsoft.com/microsoft-decision-1-model-foundry/
