ZTC
一种基于嵌入相似度的分类决策范式，通过计算查询嵌入与选项嵌入的余弦相似度进行决策，不生成任何token，具有确定性强、成本低的特点
时间轴 (近 90 天)
ZTC提供4B、9B、27B三种规格，从CPU友好到最高质量依次递进。
ZTC（Zero-Token Confidence）输入任意模型生成的问答对，在一次前向传播中输出答案是否可信，不生成任何文本。
ZTC决策引擎只在单次前向传播后直接读取某个汇聚向量，输出一个分类判断，不产生任何文本token，属于判别式模型。
作者将这种本地化形态称为 ZTC（Zero-Token Confidence，零 Token 置信度）
VIDRAFT Darwin-27B-ZTC-v2是一个使用ZTC（零token置信度）来为决策打分的开放权重模型，在决策过程中不生成任何token
因为不生成token，ZTC的决策结果是确定性的，且成本低廉
ZTC在一次前向传播中完成决策，通过对模型最终隐藏状态施加经过校准的探针（calibrated probe）来得出结果
全部知识事实 (7)
ZTC提供4B、9B、27B三种规格，从CPU友好到最高质量依次递进。
50%待验证ZTC（Zero-Token Confidence）输入任意模型生成的问答对，在一次前向传播中输出答案是否可信，不生成任何文本。
50%待验证ZTC决策引擎只在单次前向传播后直接读取某个汇聚向量，输出一个分类判断，不产生任何文本token，属于判别式模型。
50%待验证作者将这种本地化形态称为 ZTC（Zero-Token Confidence，零 Token 置信度）
50%待验证VIDRAFT Darwin-27B-ZTC-v2是一个使用ZTC（零token置信度）来为决策打分的开放权重模型，在决策过程中不生成任何token
50%待验证因为不生成token，ZTC的决策结果是确定性的，且成本低廉
50%待验证ZTC在一次前向传播中完成决策，通过对模型最终隐藏状态施加经过校准的探针（calibrated probe）来得出结果
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