Hugging Face 介绍决策模型：用 Transformers 和 llama.cpp 输出概率化决策
Hugging Face 发文介绍决策模型，这类模型接收 state 和 questions，直接返回带概率的结构化决策而不生成文本。
推荐理由：Hugging Face 把决策模型统一成 state 加 questions 的接口，并给出 Transformers 与 llama.cpp 的调用方式，便于判断这类非生成式输出能否接入现有服务。
#推理
Hugging Face Blog精选AI 评分6262
OpenAI Developers Blog精选AI 评分6060 OpenAI 解释为何构建 Responses API
OpenAI 发文解释在 GPT-5 发布后为何推荐用 Responses API 集成模型，称其为推理模型和智能体场景专门设计。文章称 Responses 在轮次间保留推理状态，GPT-5 通过 Responses 调用在 TAUBench 上比 Chat Completions 高 5%，内部基准显示缓存利用率提升 40–80%。
推荐理由：OpenAI 官方解释 Responses API 的设计取舍，读者可据此理解推理模型时代 API 为何从对话式转向有状态智能体循环。
已经到底了