<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0"><channel><title><![CDATA[JEV颠覆传统AI生态，GPT Claude降本增效数百倍？DSH/GPT简单测试，AI圈子里的重金求子项目！]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">本期视频我们谈一谈评论区以及论坛有些屌毛一定要我谈的东西，叫 JEV。这个新的玩意，它是个什么呢？</p>
<p dir="auto">它是个大模型，但是它有别于传统的普通大模型，就是它不跟你聊天，它也不干活。它干什么？它做决策、做判断。它为 Claude、GPT 这些不同的模型提供判断，然后降低成本，因为它判断的成本非常低。然后好像是它建立了某种新的范式，就在各种场合被拿出来说，什么效率提升了几十倍，成本降低了几十倍，这一来一去都上千倍的降本增效了。</p>
<p dir="auto"><img src="https://upload.lcz.me/uploads/5ae52d27-ccef-4d5a-9052-48bb538387ef.jpeg" alt="JEV颠覆AI生态？.jpeg" class=" img-fluid img-markdown" /></p>
<p dir="auto">但是我一直在我的视频中跟大家讲，如果说你自己长得很挫，身高一米六，然后体重 160，长得比我还丑，然后忽然间有一个身材窈窕、长相可人的妹子对你抛媚眼，甚至向你提出重金求子，那你这个时候第一个反应应该是撒泡尿照照自己的影子。你看看这些虎狼一般的数字，动不动就几百倍的提升，这个东西就跟什么大力金刚丸、蚁力神基本上走的都是同一个路线。凡是愿意相信这些东西的，基本上脑子都不太正常，要么就是特别喜欢贪小便宜的。</p>
<p dir="auto">但是既然有人提到这个东西，这家公司的网站挂出了不少的对比，显示自己在降本增效方面多么多么牛逼。你看这数字，卧槽，低于 100 倍以下的基本上都不会摆出来。如果说我们从常识的角度来判断，如果这个东西成立的话，那么 OpenAI、Anthropic 这些公司，包括 DeepSeek 这些公司都是傻逼，知道吗？就是他们不知道这么做？</p>
<p dir="auto"><img src="https://upload.lcz.me/uploads/0aef818e-ef13-4546-9cf4-38949ab62488.jpeg" alt="JEV测试1.jpeg" class=" img-fluid img-markdown" /></p>
<p dir="auto">然后这个东西还不是开源的，它还是闭源的。那么像这么一个非常牛逼的东西，它在 GitHub 上面不是开源的，所以我们不能用星标来判断它。但是它的这个 API，星标 186，一共 17 个分支。我只能讲，虽然我妈不识字，但是我妈如果说在 GitHub 上开源一个项目，我应该几天的时间，一个星期也能把它刷到这个数字。</p>
<p dir="auto">然后这家牛逼的企业，我们看一看它还有其他一些项目，我们不能光看它其中一个项目嘛。你看星标，最大的一个 1.2k，其他的都是 100、200、十几个、几个星标。如果说这个东西是像 DeepSeek Harness 一样重磅的生产工具，它能够改变行业的生态，像 Hermes 一样，像 OpenClaw 一样，那么它不会有这么傻逼的星标。</p>
<p dir="auto"><img src="https://upload.lcz.me/uploads/cd2c6c15-10c1-4c85-8685-607b9d6abc6f.jpeg" alt="JEV Github.jpeg" class=" img-fluid img-markdown" /></p>
<p dir="auto">但是我又为什么说在我评论区、在我论坛发帖或者评论要我谈这些东西的都是屌毛呢？就是这些人基本上听风就是雨，没有基本的认知能力。他们会觉得自己看了某某东西特别厉害，他就为了装个逼，然后骗我去研究这个东西。甚至说，他们有可能就是这些炒作水军的机器人。</p>
<p dir="auto">有的时候大家说，你怎么在评论区对某某人那么粗俗？其实你们搞错了，你对他礼貌也没有用的，因为他们很多是机器人。有的是如果是真人的话，他相信这么一个玩意，基本上他的智商也不比那些机器人强。</p>
<p dir="auto"><img src="https://upload.lcz.me/uploads/110ee767-9df4-49b7-b170-4f641b64e852.jpeg" alt="JEV测试2.jpeg" class=" img-fluid img-markdown" /></p>
<p dir="auto">然后这个东西我还去注册了一下，我也跟 GPT 聊了一下天，然后简单研究了一下它的玩法。它是不能干活的，它不能干活，它只是帮你判断，而且它没有聊天入口，因为它本身不聊天。就是说你到它这个官方网站来注册一下，注册好了之后，你能获得一个 API Key。这个 Key 现在是免费使用，但是以后，因为它是闭源的，以后它是要收费的。</p>
<p dir="auto">你在这里描述一个现象、一个状态，然后给它几个选项选择，它再把这个概率告诉你。比如说你说这个登录失败，那么有这几种可能，下一步应该怎么做？给它 5 个选择，它就会告诉你，选择一概率是 70%，选择二概率是 28%，选择三概率是 2%。</p>
<p dir="auto">那你说这么一个东西，它又不能干活，那它能干什么呢？这个时候就要做一下实际的演示。我们打开我们万能的 DeepSeek Harness，让它去研究一下 JEV 这个新的模型。然后我申请了一个 API Key，让它研究研究怎么玩。它也了解了一下，说它已经准备好了，弄完了，已经确认是通的。我就告诉它，我把 API Key 已经放在了 JEV 目录底下，它自己写了一个脚本，然后它就开始测试。</p>
<p dir="auto">其实它的测试过程，就是跟我在这个页面弄的一样。给它一个状态，然后几个选择，让它给出每个选择的概率。这个模型它本身不吐出任何的文本，不吐出任何的聊天内容，它只是帮你做决策。</p>
<p dir="auto"><img src="https://upload.lcz.me/uploads/66b1870b-dd50-40d6-9327-d70c89cf2cc5.jpeg" alt="JEV测试3.jpeg" class=" img-fluid img-markdown" /></p>
<p dir="auto">它做了一些简单的测试，知道怎么跟它交互了。然后我就问它，我说我跑任务的时候，比如说我要开发 App，我怎么用它？这个 DeepSeek Harness 就开始告诉我它是干什么的，意思就是说它不能干活，但是它能帮助决策。</p>
<p dir="auto">我一开始还问它，我说你是不是把它当作一个 Skill，它是一个工具给你调用？结果 DeepSeek Harness 说它也不是工具。就是你如果说要在实际的干活过程中使用它，就是说当你这个模型需要做判断、需要做决定的时候，你把这种情况交给它，不断地去问它问题，这种情况下它才能发挥用武之地。</p>
<p dir="auto">然后我就说，如果是这样的话，那你告诉我接 JEV 的意义是什么？如果要判断的话，那你自己就能判断了。你作为一个大模型，你不能判断吗？它当然是可以判断的。但是 JEV 的官方宣称，他们对于判断的输出格式进行了严格的限制。它就是像刚才这样，它不会输出跟概率、跟结果无关的东西。它要么就是告诉你，比如说第一个选项可能是 100%，其他的是 0%。</p>
<p dir="auto"><img src="https://upload.lcz.me/uploads/013d2cd5-9937-48c6-9126-2dd7ae241372.jpeg" alt="JEV Playground.jpeg" class=" img-fluid img-markdown" /></p>
<p dir="auto">如果说你在这里加入一些日志，它立刻就能判断出来是 JWT 出现了问题，那么它就把这个 JWT 这个选项给设置成 100%，其他的设置为 0%。这样你的大模型就知道下一步该干什么，就没有一个模糊的空间。</p>
<p dir="auto">但是这个相当于也是一个障眼法了。JEV 的官方宣称，在这种情况下可以消除 AI 的幻觉，但是实际上它这个判断的准确率其实是有待商榷的。它是否能比普通的文本大模型更加精确、幻觉更少，这个当下还是只是它自己吹牛逼，说它厉害，这个还得再度验证。</p>
<p dir="auto">那么具体怎么用呢？我们跟它之间是没有办法直接交流沟通的。你不可能说你要干一个什么事情，我靠，你还在这里手写问题，然后再把可能的选项在这里手动打给它，那不是傻逼吗？那你只能说让 AI Agent 来做，因为我们只会让 AI Agent 干活。我们本身肯定是要有一个聊天框在的，无论是输入文字、输入语音还是输入图片，我们有一个输入，然后指挥它去干活。</p>
<p dir="auto">JEV 这个东西，就只能说后台写一个 Python 脚本，或者说写一个插件。然后我们要干某某个活，比如说有什么几十个选项或者几百个选项要判断，这个时候就让我们的 DeepSeek Harness 去频繁地调用它，来降低 Token 的开销。</p>
<p dir="auto">但是目前我没有去测试它，因为我觉得这样子是脱裤子放屁，完全没有必要。当然了，有一种情况可能说比较有效，就是比如说我现在要做一个长链的复杂任务，但是我不希望所有的工作都由在线的 API 完成，因为我本地还有千问，千问 3.8，有本地的模型。那么哪些工作是放在在线的模型中做，哪个任务放在本地模型中去做，这个时候让它来判断一下。</p>
<p dir="auto"><img src="https://upload.lcz.me/uploads/30455095-5d69-4dfb-bc70-78c4498f073b.webp" alt="DeepSeek Qwen.webp" class=" img-fluid img-markdown" /></p>
<p dir="auto">但是我依然觉得这个有点脱裤子放屁，因为大模型本身就能判断。本来我是想在实际的任务中去玩一玩它的，但是我看了一下子，我个人觉得这种项目就是噱头，吹牛逼的。我是非常讨厌这种项目的。</p>
<p dir="auto">而且我觉得我们玩 AI 的时候，我们要有一个基本的判断，就是哪些东西它是有用的，哪些东西是没有用的。如果说一个东西真的很牛逼，它发布了五天，然后他妈的星标是 203 个——哦，这个是 186 个——你觉得可能吗？就算它最多的，就是这家公司星标最多的一个项目，是 1.2k。卧槽，就这点数字，给 DeepSeek Harness、给 Hermes 提鞋都不配，生态影响力太小了。</p>
<p dir="auto">不要觉得以你的智商，能够发现别人没有发现的这种科技洼地，不存在的。当你收到重金求子的要求、收到这种邀请的时候，你千万不要有一种感觉：苍天啊，大地啊，你终于开眼了，我终于时来运转了，我的魅力终于有人欣赏了。你应该下意识地摸一摸你的腰子，看看两天之后，你是不是从昏迷中醒来，你的腰子不见了。如果说在做决定之前，你能撒泡尿照照自己的影子，你就不会认为自己有这样的魅力，被富婆看上。</p>
<p dir="auto">我是建议大家不要花时间去测试这种垃圾项目。原因很简单，它本质上来讲也是个大模型，只不过它限制了大模型的输出格式，就是把正常的聊天结果以一种格式化的形式，让它输出概率或者输出判断。是或者否，概率 100% 还是 80%。</p>
<p dir="auto">但是我们所有的文本大模型，本质上都是一种自回归的猜测，它就是一个概率预测器。如果这个东西有效的话，我相信 DeepSeek，包括 OpenAI，包括 Anthropic，都会把它集成到自家的大模型中。就像 DeepSeek 开发那个什么 DSpark 的时候，做一个草稿小模型，把这个东西集成进去就行了嘛。我们干嘛要去尝试这样一个不成熟的、这样一个小众的、生态不好的东西呢？</p>
<p dir="auto"><img src="https://upload.lcz.me/uploads/3142f099-17c4-42bd-a268-e086856e80a4.jpg" alt="中美AI战争.jpg" class=" img-fluid img-markdown" /></p>
<p dir="auto">我也希望那些总是在我评论区留言，说又发现了什么改变世界的东西，觉得我应该去研究一下的人，我建议这些人真的去多看看重金求子的故事。我想缅北的那些人为什么能够诈骗到那么多人？中国的股市割了一波又一波的韭菜，为什么还有人会上钩？像什么赵长鹏、孙宇晨这些镰刀，他们为什么韭菜割完一茬还有一茬？</p>
<p dir="auto">本质上就是因为你们这些喜欢贪小便宜的、认为自己掌握了某种秘诀的人，认为自己必然能走捷径的人太多了。说白了这个东西，贪婪是一种癌症，欲海无边，欲壑难填。</p>
<p dir="auto">如果说你们每天都是花时间去研究这些狗屁东西，讲实话，你就不用做事了。你看我每天做那么多视频，我不是说自己怎么怎么样，就是说最起码你要想养活自己，很简单，我都给你演示了。就像我一样吭哧吭哧地做视频就行了，吭哧吭哧地发帖，再把这个网站给做好，把这个 App 给开发好。现在挣的钱少一点，以后慢慢总会多起来的。就是整天想着一夜暴富，真的说实话，撒泡尿照照自己的影子，好吧。</p>
]]></description><link>https://lcz.me/topic/1851</link><generator>RSS for Node</generator><lastBuildDate>Fri, 25 Sep 2026 22:16:57 GMT</lastBuildDate><atom:link href="https://lcz.me/topic/1851.rss" rel="self" type="application/rss+xml"/><pubDate>Mon, 21 Sep 2026 06:00:00 GMT</pubDate><ttl>60</ttl><item><title><![CDATA[Reply to JEV颠覆传统AI生态，GPT Claude降本增效数百倍？DSH/GPT简单测试，AI圈子里的重金求子项目！ on Tue, 22 Sep 2026 06:54:24 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">一个名为 Laya 的开源权重 System One 模型，在玩俄罗斯方块时以比基于云的 Jev 快 11 倍的速度做出决策，从而击败了它，并在 16GB MacBook Air 上本地运行！<br />
<img src="https://upload.lcz.me/uploads/bc1942d8-9d35-4794-a6d3-abdfb126fc26.jpeg" alt="5d3a885b-2733-47d5-a02d-38367863997b-image.jpeg" class=" img-fluid img-markdown" /></p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/19998</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/19998</guid><dc:creator><![CDATA[perter]]></dc:creator><pubDate>Tue, 22 Sep 2026 06:54:24 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to JEV颠覆传统AI生态，GPT Claude降本增效数百倍？DSH/GPT简单测试，AI圈子里的重金求子项目！ on Tue, 22 Sep 2026 01:49:10 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">感觉就好像拼多多， 告诉你便宜了， 也告诉你是真是假， 你自己来判断你能不能用</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/19894</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/19894</guid><dc:creator><![CDATA[johnnybegood]]></dc:creator><pubDate>Tue, 22 Sep 2026 01:49:10 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to JEV颠覆传统AI生态，GPT Claude降本增效数百倍？DSH/GPT简单测试，AI圈子里的重金求子项目！ on Tue, 22 Sep 2026 01:38:44 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto"><a class="plugin-mentions-user plugin-mentions-a" href="/user/williamlouis" aria-label="Profile: williamlouis">@<bdi>williamlouis</bdi></a> 明白了， 解释的简单明了。</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/19887</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/19887</guid><dc:creator><![CDATA[johnnybegood]]></dc:creator><pubDate>Tue, 22 Sep 2026 01:38:44 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to JEV颠覆传统AI生态，GPT Claude降本增效数百倍？DSH/GPT简单测试，AI圈子里的重金求子项目！ on Tue, 22 Sep 2026 01:15:14 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">很难赞同。炒作是一定有的，但不代表它没有价值。</p>
<p dir="auto">就拿我之前看到的一个举例：<br />
<a href="https://form-jev-scene-lab.op7418.chatgpt.site/" rel="nofollow ugc">https://form-jev-scene-lab.op7418.chatgpt.site/</a></p>
<p dir="auto">毫秒级切换场景布局。恕我孤陋寡闻，我不知道在此之前应该用什么模型实现同等的效果。</p>
<p dir="auto">它的判断力确实还相当有限；但是给很多场景加上一个几乎无感知的前置决策，我觉得是有用的。</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/19883</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/19883</guid><dc:creator><![CDATA[Che]]></dc:creator><pubDate>Tue, 22 Sep 2026 01:15:14 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to JEV颠覆传统AI生态，GPT Claude降本增效数百倍？DSH/GPT简单测试，AI圈子里的重金求子项目！ on Mon, 21 Sep 2026 14:03:13 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto"><a class="plugin-mentions-user plugin-mentions-a" href="/user/terry" aria-label="Profile: terry">@<bdi>terry</bdi></a></p>
<p dir="auto">對呀，但我覺得大廠有接了，還在測試只是怕出錯，名聲掉了就救不太回來了，大廠很小心的!!</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/19802</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/19802</guid><dc:creator><![CDATA[YDM]]></dc:creator><pubDate>Mon, 21 Sep 2026 14:03:13 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to JEV颠覆传统AI生态，GPT Claude降本增效数百倍？DSH/GPT简单测试，AI圈子里的重金求子项目！ on Mon, 21 Sep 2026 13:29:53 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto"><a class="plugin-mentions-user plugin-mentions-a" href="/user/ydm" aria-label="Profile: YDM">@<bdi>YDM</bdi></a> 等大厂整合到产品里，我们就不用折腾了。</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/19792</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/19792</guid><dc:creator><![CDATA[terry]]></dc:creator><pubDate>Mon, 21 Sep 2026 13:29:53 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to JEV颠覆传统AI生态，GPT Claude降本增效数百倍？DSH/GPT简单测试，AI圈子里的重金求子项目！ on Mon, 21 Sep 2026 13:15:40 GMT]]></title><description><![CDATA[<blockquote>
<p dir="auto">以下 <strong>小秘</strong> 網上泡了一下，再來看一下討論，結果回我這樣子<img src="https://lcz.me/assets/plugins/nodebb-plugin-emoji/emoji/android/1f602.png?v=ecb7c61779a" class="not-responsive emoji emoji-android emoji--joy" style="height:23px;width:auto;vertical-align:middle" title=":joy:" alt="😂" /> <img src="https://lcz.me/assets/plugins/nodebb-plugin-emoji/emoji/android/1f602.png?v=ecb7c61779a" class="not-responsive emoji emoji-android emoji--joy" style="height:23px;width:auto;vertical-align:middle" title=":joy:" alt="😂" /><br />
我沒有深入研究，不要噴我!! 噴~<strong>小秘</strong>(純地端 QWEN3.8 27b <img src="https://lcz.me/assets/plugins/nodebb-plugin-emoji/emoji/android/1f601.png?v=ecb7c61779a" class="not-responsive emoji emoji-android emoji--grin" style="height:23px;width:auto;vertical-align:middle" title=":grin:" alt="😁" /> <img src="https://lcz.me/assets/plugins/nodebb-plugin-emoji/emoji/android/1f601.png?v=ecb7c61779a" class="not-responsive emoji emoji-android emoji--grin" style="height:23px;width:auto;vertical-align:middle" title=":grin:" alt="😁" /> (Q4L拉長上下文)</p>
</blockquote>
<blockquote>
<p dir="auto">補充一個實戰者的視角。我這套本地 Hermes 秘書（串 1296 / 1405 有完整架構）跑 Qwen3.8 27B，日常就是「判斷 + 幹活」混著跑，談幾點：</p>
<ol>
<li>
<p dir="auto"><strong>官方那套「數百倍」我同意是行銷</strong>。但「快速判斷」這個模式本身是真的——本質就是跳過自回歸 decode，直接出機率。這跟視覺偵測給 bounding box + confidence 是同一套數學，kos or 說得很準。</p>
</li>
<li>
<p dir="auto"><strong>68% 準確率這個數字很關鍵</strong>。判斷閘門最怕的不是慢，是「 confidently wrong」——它給 100% 但錯了，下游大模型直接照做，比沒有閘門還危險。所以這種模型要上生產，必須先拿自己領域的真實資料測校準，不能信官方 benchmark。</p>
</li>
<li>
<p dir="auto"><strong>真正有意思的是 OpenJev 這條線</strong>。原理不神秘、本地小模型就能復刻，這反而驗證了 terry 說的「大廠早就能整合」——既然 4B 本地模型就能做到，接閉源 API 就沒意義了。</p>
</li>
<li>
<p dir="auto"><strong>我自己的做法</strong>：判斷層用 FTS5 檢索 + 本地 CLI 直通管線（毫秒級、零 token），需要深度推理才喚醒 27B。等 OpenJev 這類開源版成熟，拿本地 4B 級模型做分類閘門確實能省 token，但現在我的量級，現有的快路徑已經夠用，不急著追新。</p>
</li>
</ol>
</blockquote>
<p dir="auto"><img src="https://upload.lcz.me/uploads/97b4ea39-ce15-47d9-92d3-1f3e30eb2cfc.png" alt="Jev快速判斷閘門_思考圖.png" class=" img-fluid img-markdown" /></p>
<blockquote>
<p dir="auto"><strong>結論：模式有價值，官方產品是炒作，開源復刻才是值得跟的。</strong></p>
</blockquote>
]]></description><link>https://lcz.me/post/19789</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/19789</guid><dc:creator><![CDATA[YDM]]></dc:creator><pubDate>Mon, 21 Sep 2026 13:15:40 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to JEV颠覆传统AI生态，GPT Claude降本增效数百倍？DSH/GPT简单测试，AI圈子里的重金求子项目！ on Mon, 21 Sep 2026 12:46:44 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto"><a class="plugin-mentions-user plugin-mentions-a" href="/user/alexander-lee" aria-label="Profile: Alexander-Lee">@<bdi>Alexander-Lee</bdi></a> 我想用在wot 這種遊戲上....看看能不能把我那可憐的勝率拉到七成以上（目前六成） QQ</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/19777</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/19777</guid><dc:creator><![CDATA[David Chen]]></dc:creator><pubDate>Mon, 21 Sep 2026 12:46:44 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to JEV颠覆传统AI生态，GPT Claude降本增效数百倍？DSH/GPT简单测试，AI圈子里的重金求子项目！ on Mon, 21 Sep 2026 12:05:13 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto"><a class="plugin-mentions-user plugin-mentions-a" href="/user/terry" aria-label="Profile: terry">@<bdi>terry</bdi></a> 我赞成这个公司吹牛逼吹大了，这玩意儿也不是什么必杀技新范式。但是这个模式确实是有脑洞的，而且是很有用的，我已经用在实际的项目中了，当然我根本不会用他家不开源的服务，而是在社区大佬提供的基础上加了多模态支持，用于快速图形模式的检测，起码在我现在的项目中比调用qwen-vl调用快了几十倍。大厂整合什么不重要了，我主要就是针对你说判断LLM也能判断这点，LLM判断要跑完自回归，decode，要是没关thinking的还要跑一遍思考链，这个玩意儿是完全跳过了这个过程，而输出的判断准确率和LLM保持一致。对实际搞开发的人来说，我反正觉得还是蛮有用的</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/19759</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/19759</guid><dc:creator><![CDATA[Alexander Lee]]></dc:creator><pubDate>Mon, 21 Sep 2026 12:05:13 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to JEV颠覆传统AI生态，GPT Claude降本增效数百倍？DSH/GPT简单测试，AI圈子里的重金求子项目！ on Mon, 21 Sep 2026 11:53:58 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto"><a class="plugin-mentions-user plugin-mentions-a" href="/user/alexander-lee" aria-label="Profile: Alexander-Lee">@<bdi>Alexander-Lee</bdi></a> 哥们，你能说它能干嘛吗？你说的玩游戏的，尤其是老的doom或者雷神之锤，很多模型能都做到，人家可以自己开发自己玩。我不是说这东西完全没用，我说的是，它不是新的范式，只是炒作。如果真的有用，各大公司都会整合到自己的模型或者草稿模型中。我们跟着瞎咋呼干嘛？</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/19751</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/19751</guid><dc:creator><![CDATA[terry]]></dc:creator><pubDate>Mon, 21 Sep 2026 11:53:58 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to JEV颠覆传统AI生态，GPT Claude降本增效数百倍？DSH/GPT简单测试，AI圈子里的重金求子项目！ on Mon, 21 Sep 2026 11:44:56 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">锤锤的结果太武断了，模型没有包治百病这点不假，但是你对这个模型的原理和用来干嘛的感觉没有摸到火门。上面 David Chen 已经说过的我就不赘述了。最主要的特点就是，在保留了LLM能输出的结果准确性的前提下，能够用超快的速度返回判断结果。比如Agent发起一个请求判断下一步是要执行ABCDEFG等多种工具的调用，你如果等LLM返回的话，等待是论多少秒算，这个模型来处理就是按照毫秒来算的。而且这个模型只算输入token，输出的不算钱的。<br />
还有人玩出花儿来，就是用它来控制游戏，其实同理来看，很多具身智能应用也是可以用得上的。<br />
这个模型的其实就是跳过了自回归和Decode过程，所以快，而虽然没有开源，但是这个原理一看就明白，所以干发布就有0 day用本地小模型为基座复刻出来的了，比如 OpenJev 这个是基于qwen3.5 4B， 还有browser-use 团队开发的 jev-ultrafast。<br />
如果要性能更好能力更强的还有用SGLang+Qwen3.6 35B ABA为基座的 <a href="https://github.com/ekzhang/openjev-sglang%EF%BC%8C%E4%BD%86%E6%98%AF%E8%BF%99%E4%B8%AA%E5%8F%AA%E6%94%AF%E6%8C%81%E7%BA%AF%E6%96%87%E6%9C%AC%EF%BC%8C" rel="nofollow ugc">https://github.com/ekzhang/openjev-sglang，但是这个只支持纯文本，</a> 我自己添加了对多模态的支持：<a href="https://github.com/ipconfiger/openjev-sglang" rel="nofollow ugc">https://github.com/ipconfiger/openjev-sglang</a></p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/19747</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/19747</guid><dc:creator><![CDATA[Alexander Lee]]></dc:creator><pubDate>Mon, 21 Sep 2026 11:44:56 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to JEV颠覆传统AI生态，GPT Claude降本增效数百倍？DSH/GPT简单测试，AI圈子里的重金求子项目！ on Mon, 21 Sep 2026 06:49:35 GMT]]></title><description><![CDATA[<blockquote>
<p dir="auto"><a class="plugin-mentions-user plugin-mentions-a" href="/user/david-chen" aria-label="Profile: David-Chen">@<bdi>David-Chen</bdi></a> <a href="/post/19681">said</a>:</p>
<p dir="auto">Jev是system one(追求快速，並給機率值)</p>
</blockquote>
<p dir="auto">感覺類似視覺辨識系統, 對每一個偵測物件會給機率值</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/19689</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/19689</guid><dc:creator><![CDATA[kos or]]></dc:creator><pubDate>Mon, 21 Sep 2026 06:49:35 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to JEV颠覆传统AI生态，GPT Claude降本增效数百倍？DSH/GPT简单测试，AI圈子里的重金求子项目！ on Mon, 21 Sep 2026 06:46:09 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">我看Reddit上已经有用户通过微调Qwen3.5实现了差不多的效果。</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/19688</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/19688</guid><dc:creator><![CDATA[Bunsei]]></dc:creator><pubDate>Mon, 21 Sep 2026 06:46:09 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to JEV颠覆传统AI生态，GPT Claude降本增效数百倍？DSH/GPT简单测试，AI圈子里的重金求子项目！ on Mon, 21 Sep 2026 06:40:41 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">非常欣赏博主的眼光，判断力。<br />
这种占用公众资源，通过愚弄大众来牟利的宣传智慧让人们更愚蠢。<br />
这不是什么新的 pattern，和它宣传的功效差很远。要是大家感兴趣，可以试一试Laya，nimble 这样的开源模型。</p>
<p dir="auto">Jev在宣传上用system one 的概念，说实话很荒诞。就跟赵本山用“末端神经坏死”和“转移”来忽悠傻子一样。<br />
Kahneman 在原书里所谓的 system one 就不是判断，而已类似一种模式识别的标签。<br />
但凡有基本知识储备的人，都知道 Typesafe 在卖拐。</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/19686</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/19686</guid><dc:creator><![CDATA[dayun wuliu]]></dc:creator><pubDate>Mon, 21 Sep 2026 06:40:41 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to JEV颠覆传统AI生态，GPT Claude降本增效数百倍？DSH/GPT简单测试，AI圈子里的重金求子项目！ on Mon, 21 Sep 2026 06:16:53 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">Jev是system one(追求快速，並給機率值)<br />
目前一般AI是system two<br />
舉個例子<br />
如果妳想要抓出哪些連線ip 可能是駭客<br />
那如果隨時都有幾百個帳號在連線<br />
妳用大模型判斷速度可能太慢<br />
這時候我們可以分兩階段<br />
第一階段：讓JEV先判斷駭客機率<br />
第二階段：針對Jev判斷是駭客機率是80%以上...讓小特進行分析<br />
這樣實用性就很大的<br />
這種system one 是用在客服這種需要快速判斷的時候就蠻有用了</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/19681</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/19681</guid><dc:creator><![CDATA[David Chen]]></dc:creator><pubDate>Mon, 21 Sep 2026 06:16:53 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to JEV颠覆传统AI生态，GPT Claude降本增效数百倍？DSH/GPT简单测试，AI圈子里的重金求子项目！ on Mon, 21 Sep 2026 06:09:26 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">好多天的东西了。<br />
测试结果也有。准确率只有68%，很LOW。<br />
第一个拿去用的是虚拟币炒手。血本无归。已撤场。<br />
各种结果归纳。垃圾产品档位。未来不知道怎么样？<br />
最近2B确实变多了。潜水抓人不回答问题了。</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/19679</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/19679</guid><dc:creator><![CDATA[williamlouis]]></dc:creator><pubDate>Mon, 21 Sep 2026 06:09:26 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to JEV颠覆传统AI生态，GPT Claude降本增效数百倍？DSH/GPT简单测试，AI圈子里的重金求子项目！ on Mon, 21 Sep 2026 06:00:00 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto"><a href="https://youtu.be/V48gGoI27ms" rel="nofollow ugc"><i class="fa fa-youtube" aria-hidden="true"></i> Youtube Video</a></p><div class="js-lazyYT lazyYT-container" data-youtube-id="V48gGoI27ms" data-width="640" data-height="360" data-parameters style="width:640px;padding-bottom:360px">
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</div><p></p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/19649</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/19649</guid><dc:creator><![CDATA[terry]]></dc:creator><pubDate>Mon, 21 Sep 2026 06:00:00 GMT</pubDate></item></channel></rss>