<![CDATA[今天玩了玩所谓的 JEV]]>据说Jev要上网API玩， 于是玩了两个本地的， 一个Laya， 一个 NanoJev， 简单看了一下，贪吃蛇、俄罗斯方块、客服决策树什么的， 觉得还是有点意思， 因为它可以 fallback， 如果它自己信心不足， 就交给本地大模型就行了。 所以结论就是它不是更快更好， 它只是更快、更小、更便宜而已， 准确率不如大模型， 但是它在速度上面的收益太大了， 而且很熟练， 举一个不太准确的例子， 就好像你搞工厂流水线的， 你就需要人多、便宜，但是不需要都是硕士博士， 只要是训练好的熟练工人就行， Jev类的模型就非常适合这个，“无脑”（因为是非递归的）进行大量工作， 非常适合。 速度快的让人瞠目结舌， 准确率只要能到 60-70%， 剩下的回退给大模型就行， 用起来还是相当丝滑的。

其实很早我就想过， 大模型总是用人类语言串行思考， 这不是它应该有的能力和速度， 现在终于朝正确的方向打开了。模型用起来就应该是分层的， Jev --> 2B小模型 ---> 27B ---> 在线大模型 这么来用， 听着复杂， 但其实可能更有效率。

]]>https://lcz.me/topic/1977RSS for NodeThu, 22 Oct 2026 21:31:40 GMTMon, 28 Sep 2026 00:14:42 GMT60<![CDATA[Reply to 今天玩了玩所谓的 JEV on Tue, 29 Sep 2026 14:49:19 GMT]]>做簡單問題的判斷，model routing。

]]>https://lcz.me/post/21416https://lcz.me/post/21416Tue, 29 Sep 2026 14:49:19 GMT<![CDATA[Reply to 今天玩了玩所谓的 JEV on Mon, 28 Sep 2026 08:07:50 GMT]]>說實在的，我這種把AI當助理在使用的人，無法理解Jev可以做什麼？
就算是掛機打網遊，以前的狀態機外掛就夠實用了，更別提Jev沒有視覺和語言功能，難道現在使用AI刷寶是顯學？

]]>https://lcz.me/post/21269https://lcz.me/post/21269Mon, 28 Sep 2026 08:07:50 GMT<![CDATA[Reply to 今天玩了玩所谓的 JEV on Mon, 28 Sep 2026 02:12:08 GMT]]>@kop-wang 不可能都是对的，世界上最顶级的模型你让他max模式思考也不可能100%对。 但让顶尖模型95%对，你可能要花1000美元和1个小时， 但是用jev 达到80%对，只要1分钟和0.1美元 ， 剩下20%再找大模型来做。这差距就很明显了。

]]>https://lcz.me/post/21223https://lcz.me/post/21223Mon, 28 Sep 2026 02:12:08 GMT<![CDATA[Reply to 今天玩了玩所谓的 JEV on Mon, 28 Sep 2026 01:55:32 GMT]]>jev这个模式，我没想明白的就是他官网吹嘘的0幻觉到底来自于什么。如果说只要给个概率，错就不算错的话，那这不就是文字游戏……

jev确实非常适合用于门控，但是里外里算下来他的成本优势和判断力之间到底有没有真正的“甜点”，我认为还是有一定的探讨空间。毕竟LLM目前也非常的便宜。

换句话说，对于jev这个模式一切的愿景都是基于“jev的判断一定是对的”而言的，但本质上我认为没有这么理想。

]]>https://lcz.me/post/21222https://lcz.me/post/21222Mon, 28 Sep 2026 01:55:32 GMT<![CDATA[Reply to 今天玩了玩所谓的 JEV on Mon, 28 Sep 2026 01:07:10 GMT]]>更加期待阿里、智谱 这些做出类似的模型，思路其实都没差什么了。这么一个小公司做的东西，分分钟就被抄袭掉了。毕竟思路没有什么注册专利，护城河可言。

]]>https://lcz.me/post/21210https://lcz.me/post/21210Mon, 28 Sep 2026 01:07:10 GMT