Cairo Labs 推出行为模型 Cairo Rosetta，称在预测人类选择上优于前沿 LLM

Cairo Labs 发布专有行为模型 Cairo Rosetta，基于个体心理测量画像、情境与可选行动预测个人最可能做出的选择，并将其方向称为 Large Behavior Model（LBM）。其初步研究显示，Rosetta 的平均延迟低于所评估的全部前沿语言模型，点准确率也领先，但尚未确立统计显著的准确率优势。该模型为闭源专有模型，推理不依赖外部 LLM API 调用，基础设施成本仍然存在。