nandhakishorm/laya は、テキストに基づいて選択肢の選択、スコアの算出、はい・いいえの判定を 1 回の順方向パスで行う非自己回帰型の意思決定エンジンである。最新リリースは v0.4.9 だ。提供された資料には、このバージョンで何が変更されたDiversity記載されていない。リポジトリは Python で書かれ、ライセンスは Apache-2.0 を使っている。
文章を 이어 이어 生成するのではなく、決まった種類の判断結果を出して���ことが中核だ。プロジェクトの説明によると100 以上の言語に対応し、リクエストに適したチェックポイントを選ぶルーターも含んでいる。README の要約は、厳密に適切な採点規則（RLCD）に合わせた強化学習で学習したと説明している。T4 で質問 1 件あたり p50 32.8 ミリ秒という数値も示すが、これは自らの測定値である。したがって生成モデルを置き換えるものというより、選択や分類のように答えの形が決まったタスクに使うツールに近い。
README が明示する限界も明確だ。入力が 4 千トークンを超えると、20 問中の正解数が 8〜17 で揺れる。`、`MASSIVE` ベンチマークでは多言語モデルのマクロ正解率が 0.40 である。typed-decisions の 0.766 はコミットされた結果ファイルがないファインチューニング済みチェックポイントの数値だ。そのため、長い入力や多言語での性能をこの数字だけで判断するのは難しい。