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关于“TypeSafe”的结果

共 11 篇

Jev vs Decitron:同为决策AI,为什么不是一回事?

Jev vs Decitron:同为决策AI,为什么不是一回事?(在新窗口打开)

最近,一个叫Jev的新模型突然火了。 它来自TypeSafe AI。这支有OpenAI背景的团队没有继续卷生成和推理,而是换了个方向:让AI直接做判断。 他们甚至把口号直接写成:Decisions, not strings(要决策,不要文本)。 Jev的走红,也让“Decision”(决策)重新成为AI圈的热门词。 但如果把时间线往前拨几个月,会发现这条趋势并不是今天才出现。 在Jev受到关注之前,国内已经出现了一条“决策AI”路线。今年6月,中科闻歌(此前被部分媒体称为“决策大模型第一股”)发布了通用决策大模型Decitron决策机,尝试将世界模型、多智能体推演、博弈与求解纳入统一的决策框架

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Jev刚火,国产29B开源模型来踢馆了!不光会判断,还能直接填参数

Jev刚火,国产29B开源模型来踢馆了!不光会判断,还能直接填参数(在新窗口打开)

近300万条语料、推理SDK一并放出。 AI行业正被一个叫Jev的模型搅动。 这款由TypeSafe AI发布的“系统一模型”,验证了一个此前被忽视的判断:意图理解这类高频、低延迟的任务,未必非要劳驾千亿参数的大模型“硬想”,专用模型同样能做到又快又准。一时间,决策层与生成层分离,成了AI Agent落地的热门话题。 但Jev留下了一个问题:判断出用户想做什么之后,谁来负责把事情交代清楚? 例如,用户说“把展厅东侧的灯调到80%、色温4000K,西侧调到30%、2700K,入口灯别动”。识别出“调节灯光”,只能算完成了第一步。系统还需要知道哪盏灯对应哪个亮度、哪种色温,以及哪盏灯必须保持原样。

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Qwen也能复刻的Jev,一周内被塞进了这么多产品

Qwen也能复刻的Jev,一周内被塞进了这么多产品(在新窗口打开)

当AI不再只会聊天。 TypeSafe在9月15日公开这款模型时,给它取了一个很大的名字,System One Model。 它不写回复,也不生成代码,只接收一段状态信息和一组问题,然后返回选择结果、分数或者概率。 上线没多久,社区里就出现两种截然不同的看法。 不少开发者直言,这个思路不算新鲜。给一段文字,配上几组备选答案,让模型挑最合适的选项,这类做法早就有人做过。 零样本分类就能完成类似任务,BERT类编码器也可以在固定标签里做判断,GLiNER和受约束解码还有别的实现方案。 Jev的架构、权重和训练细节又没有公开,因此很难仅凭产品发布就把底层方法认作技术突破。 第二种态度更偏向先用起来。

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聊聊最近爆火的Jev 模型,到底是个啥?

聊聊最近爆火的Jev 模型,到底是个啥?(在新窗口打开)

最近看到了一个挺有意思的东西,就是TypeSafe AI 做的 Jev。Reddit 上很多人用它玩 DOOM,也有人拿它玩 Mario。我申请之后,拿到 API Key 后,也做了一个网页小游戏,想看看它到底在里面起什么作用。一开始,我最想弄清楚的其实很简单:同样是让 AI 操作游戏,为什么要用 Jev?GPT 不能做吗?当然能。

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