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Mixessi
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🔜 字节战略 AI +内容
ENTP 略懂捧哏|曾是个鼓手和边后卫
vx: szn20010825
Mixessi
7天前
再次感叹,即刻在AI领域内容的时效性和质量,应该是中文互联网独一档的存在

Jev这个模型是9.16凌晨2:00在X上发布的,截至目前浏览量将近3000万

在我即刻主页的时间线上,最早Plaud的陈惑仔Harry老师发了个参与jev的内测,然后是王二鹅老师发了个jev的模型介绍,我瞄到一眼价格低得夸张(新模型发布让老模型进入斩杀线已是常事),加上介绍too long我就真的dont read了;以上内容发布于今天上午

刚刚下班回来,我的时间线上又多了三条内容:肯尼老师说这玩意儿的应用场景广阔,车厘子老师讲了一些很tech的技术信息,敖特老师讲了在browser use工程化层面的猜想

我把信息总结了一下,理解不对的地方大家批评:
1. 模型的成本大幅降低,响应速度大幅提高,怎么达成的呢?传统的大模型的推理逻辑是边想边说,把整个思考过程写出来,答案也就有了;但jev的推理逻辑是如果开发者定义清楚了问题和选项,jev将直觉式地直接给出问题的答案,通过RLCD(他们自己区别于RLHF的新技术)保证直觉的置信度,通过不输出完整思维链的直觉式的判断+多个问题并行下判断 保证输出的速度

2. 在众多问题清晰、选项明确的行业中,存在着众多成本敏感(量大、重复性高)和时间敏感(对响应速度高需求)的场景,jev有广阔的使用场景

3. 把大模型对自然语言的理解变成软件可以直接使用的格式(结构体),这个事儿在agent时代极为高频且刚需。大模型输出的是自然语言,要变成软件语言的话,中间要经历system prompt的命令、function calling的约束等等,而jev天生输出软件语言

4. 在browser use等通用场景中存在大量的直觉式的、不费脑子的任务(system1任务),jev能做的快且准;但只要是通用场景就一定存在需要多步推理、需要生成文本的复杂任务,只能由更好的模型解决;所以如果要组合架构一定会遇到工程问题,roi合不合算可能取决于具体场景

以上信息,包括了对于jev这个模型在行业、技术、工程等多个维度的客观信息和主观判断;而同一时间段内,各大AI资讯公众号中只有机器之心发了一篇jev的模型介绍,别的内容平台就更不用说了

本来最近还在反思工作内容距离AI本身越来越远,结果回来越刷jev的信息越有意思,就半主动地逼自己学了一通,感谢即刻🙏
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Mixessi
11天前
我无法用语言向你描述北京的秋有多迷人
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Mixessi
24天前
Debí tirar más fotos de cuando te tuve,
当我拥有你的时候 我应该拍更多的照片。
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Mixessi
1月前
求而不得是一切痛苦的源头
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Mixessi
1月前
追求更高、更快、更强是每一个运动员的母题。当他获得过这个世界的最高荣誉,他会记住那种无法言说的喜悦,义无反顾地踏上再次追逐那个目标的路。

但当这个目标与亲情、生死关联在一起,赢得每一场比赛就从目标就变成了执念。身体的极限是无法突破的,愚蠢的嘘声是不会停歇的,但他一次次从地上爬起来,一次次组织、助攻、进球,一次次在终场哨声响起后跪在草地上和队友拥抱、哭泣。

我好像做不到了,但我偏要做;
我好像等不到了,但我硬要等。
倾其所有,尽兴而归,直到执念无处附着。

所以他说,每多走一步都是上帝额外的馈赠,其实于梅西老爸、于梅西自己、于他的球迷都是如此。希望这份馈赠长一点,希望这个终点远一点。

你不知道我们每一场踢得有多尽兴。
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Mixessi
2月前
生产力变革的价值排序:质量 > 规模 > 效率 > 成本
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Mixessi
2月前
这还是北京吗,这是热带雨林
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Mixessi
2月前
遥远遥远的一个秋天,我接过同学递来的一本纸质书,白色封皮,很薄,藏在书箱里偷偷看完只需要一个下午

一口气看完,忘记了踢球,那时还不会为自己喜欢了畅销书而辩解称其实自己的品味很独特

后来,我陆陆续续看了由这本书改编的电影,日语版、中文版、韩文版,电影的画面早已忘的一干二净;脑子里记得的只有那个下午,窗外有风吹树叶的莎莎声,从书里回过神来的时候,夕阳打在这本书的最后一句话:

石神继续嘶吼,仿佛呕出了灵魂 /RIP
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Mixessi
2月前
上帝说,每多走一步都是额外的馈赠
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