跟 AI 一起读了下，暂时得出来的结论如下：
它可能本质上是把“高质量小模型 + 分类/排序 + constrained output + calibration”包装成了一个非常漂亮的 Decision Model 产品。
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Supplement 1 · Sep 21
吹的人越来越多，还是试一下，感觉一般吧。可能是我测试的地方不对，自定义组件，虚拟滚动试了很久他都搞不定
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maocatSep 18
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看了眼，或者可以叫意图识别小模型
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AdminNBSep 18
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大概看了下，只做选择和判断，看起来比较适合用来做一些审核类的场景，跟现有模型比，主要还是速度快吧
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seakingiiSep 18
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小模型再快也没它这个快,目前这是 100 ms 级别的
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seakingiiSep 18
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现在有一个人,根据这个原理,特化 qwen 2 这个模型,达到 JEV 的效果. 你可以找一下.
按我的了解是,一个革命性的思路,但没有什么技术门槛 |
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dasshSep 18
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看了下，相当于文字版本的 yolo world ，感觉确实营销过头了，你一个小模型，当然比 gpt 那些快
有人用 qwen 0.6b 模拟了一个 https://github.com/TheoLeeCJ/openjev |
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muyiSep 18
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早上看到了这个开源复刻 https://github.com/TianyuCodings/NanoJev
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sillydaddySep 18 via Android
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快思考的直觉脑～这个思路没问题吧。
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用户：这怎么算的？
jev：你就说快不快吧 |
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zhmouV2Sep 18
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低成本的决策模型，但是结果对不对就不知道了
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cobiaoSep 18
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"System One""Typesafe""noul""RLCD"有点过度包装了,明明就是用于垂直领域的小模型. 但是,针对垂直领域的便宜又快速的小模型,这个方向的确挺看好的,国内估计很快就会有同类产品跟上.前阵子好像国内面壁和讯飞都出了很小的通用 agent,好像是 4b,没什么水花,还是国外会炒作呀.
上个月国外出了个 45M 的 mini 模型 needle2,专门用于智能家居生成结构化输出的,直接可以在浏览器里运行,速度很快,可以实时交互,我还做了一个简单 demo: https://github.com/whitefoxx/line-room 可以玩下. 前几天,needle3 也出来了,更小了,只有 37M,官网可以玩下: https://cactuscompute.com/needle |
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prosgtsrSep 18
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反正我不信
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ZZITESep 18
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适合在代码程序中结合使用，能解决某些只想要借助 AI 来根据复杂规则输出判断，并输出结构化结果，交给程序继续执行的场景。
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luzeminSep 18
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主要是：准确、快速、便宜
三者任意一项不满足，就失去价值了 |
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andyskauraSep 18
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@mkt 想到了以前的 fastjson
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seakingiiSep 18
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用小模型来模拟 JEV,可以接近效果,但目前有 效率和准确度的 难题
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seakingiiSep 18
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不过这个新的架构的难度应该不高,至少比 DS 搞出 COT 的那个简单多. 开源代替应该很快可用
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theohateonionSep 18
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加了后训练的数据集，模型本身肯定比裸开源模型要好的。即使基座是一个很小参数的开源模型，只要业务上有价值，我感觉很多公司都会跟进然后训练自己的模型然后进一步提升效率。
如果每一个结果真的到了毫秒级别的响应了，那就是另一个 level 的应用了。如果考虑准确度不敢接入业务系统的话，在内部工具里面用用肯定没问题的。 |
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tudou527Sep 18
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godymhoSep 18
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这个 jev 好像只支持英文
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winglight2016Sep 18
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感觉是两边不靠：如果我要快速，ifelse 不好吗，如果要准确，AI agent 不是更准？
需要基于业务知识快速决策，只需要大模型生成一套 ifelse 即可。因为这种决策明显不是给人类使用的，机器只需要知道上一步来源和下一步的可选项，这个无非是规则映射。 |
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zeredySep 18
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完全不懂，让 deepseek v4.1 手搓了一个🫥
https://github.com/zeredy879/minojev |
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JZenSep 18
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对于实时性强的场景，感觉还是不够快，而且还不支持多模态。如果能做到 20ms 以下的级别，并且支持图片/音频输入，前景非常大。
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cvoocSep 18
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量化交易决策?
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Cambra1nSep 19
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什么时候能本地部署才有意义，JEV 的大量场景都是不联网需求
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txicanSep 19
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@winglight2016
你能 if else 什么? 是特定的字符串? 还是 用 自然语言描述的字符串? if ("脏话 1", "脏话 2", "脏话 3", "脏话 4", ...) then 转人工 if (jev 判断"客人说的是脏话") then 转人工 以上还只是"脏话"一个域, 实际上, 在"脏话"之上, 还有"客人情绪急躁"这个域, 你用 if else 特定的字符串? 还是用 jev 判断 自然语言描述的字符串? |
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tomchenSep 20 via Android
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人家是 openai 辞出来的，甚至还算是 chatgpt 的“共同创始人”。你没看见 A 社前段时间辞了个说 AI 可能毁灭人类的，一周以来各大国际媒体都首页高强度讨论 ai 毁灭人类的问题
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