Supersonic Labs, mała brazylijska laboratorium sztucznej inteligencji, wydała Julię 1 - specjalistyczny model do podejmowania decyzji, a nie do generowania tekstu czy prowadzenia rozmów. Model przyjmuje kontekst i pytanie wraz z listą od 2 do 20 opcji, a następnie wybiera jedną i zwraca rozkład prawdopodobieństwa dla każdej alternatywy. Julia 1 to model o 144.3M parametrów, którego kluczową zaletą jest możliwość uruchamiania na zwykłych procesorach CPU bez konieczności zaawansowanego sprzętu.
Model obsługuje trzy rodzaje decyzji: wybór pojedynczej etykiety z wielu opcji (classification, routing), przypisanie wartości na skali porządkowej (low, medium, high) oraz ocenę prawdopodobieństwa dla zdań typu tak-nie. Julia 1 bazuje na architekturze mmBERT-small z Johns Hopkins University, która była wcześniej trenowana na 1800+ językach. Supersonic Labs zatrzymała oryginalny encoder i tokenizer, dodała głowicę decyzyjną i wytrenowała model na przykładach zadań decyzyjnych. Całość zajęła zaledwie około 104 dolarów w kosztach GPU, co stanowi kamień milowy dla budowania efektywnych modeli decyzyjnych.
Wagi modelu są dostępne na Hugging Face pod licencją Apache 2.0 i mogą być uruchamiane lokalnie w Pythonie 3.11+ zarówno na CPU jak i GPU obsługującym format BF16. Istnieje również kompilacja ONNX działająca w przeglądarce przez WebGPU. Model obsługuje do 8192 tokenów kombinowanych, choć opublikowane testy używały limitu 1024 tokenów. Supersonic Labs zapowiedziała hostowaną API, ale nie jest ona jeszcze otwarta dla publiczności. To rozwiązanie otwiera nowe możliwości dla aplikacji wymagających szybkiego podejmowania decyzji bez konieczności utrzymywania kosztownej infrastruktury.