港大發布 YN 決策模型家族，14 張 GPU 4 小時模擬 1200 萬戶家庭
香港大學羅曄團隊發布 S²-MAS 社會模擬框架與 YN 決策模型家族（開源 421M 至 9B 權重），用 14 張 GPU、4 小時完成 1200 萬戶家庭模擬。主力 YN-mini 約 4.21 億引數，以候選選項直接打分取代逐個 token 生成，在 24 萬道消費金融選擇題上準確率 74.55%，比 Jev 1.13 高 9.30 個百分點、比 GLM-5.3-Flash 高 5.68 個百分點。
把千萬級社會模擬的成本壓到 14 張 GPU：4.21 億引數小模型在消費金融選擇基準上超過千億引數通用模型，並開源權重、程式碼與畫像資料，對 agent 模擬和本地推理的使用者有直接參考價值。
原標題：3.7万token/s实现千万级家庭仿真，准确率超越硅谷Jev模型，港大罗晔教授团队发布YN决策模型
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| 狀態 | 精選 |
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