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Case / 2101000339948282090أخرى
Case media / 1MP4 ↗
Original post / ZH
完全睡不着了....这个视频让你完全看懂JEV的恐怖能力 我实际演示了一下,用 JEV 和 DeepSeek 做同一个任务:从当天的海量实时新闻流里,为 15 个品牌快速匹配有没有适合借势的公关热点,并打上结构化意图分类标签 结果是:28 秒内,Jev 狂刷完了整整 428 条数据,并完成了全部的目标分解与分类;而同一时间跑在同样任务上的 DeepSeek V4.1-flash,才刚刚完成 6/428 条 速度被拉开了几十倍,答案甚至在你读完第一行字之前就已经返回了.... 为什么会产生这么恐怖的差距?底层逻辑是: • DeepSeek 这种通用模型本质上是在“逐字写文章”: 哪怕你只让它做个最简单的“是/否”判断,它在后台也必须一个词一个词往外推,硬走一遍漫长的生成流程,延迟按秒起步 • Jev 官方定位是“System 1(快决策)”模型,从根上就根本不会写字: 它彻底抛弃了逐字吐词,底层直接一次性并行出结果。不输出半句废话,70 到 200 毫秒内直接甩出代码需要的最终答案(对/错、打分、分类) demo参考@elvissun Github开源:https://t.co/sdyWJhdvfO 建议大家试试JEV,越用越觉得牛逼.....
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梭哈.AI @SUOHA_AI
很多人没看懂爆火的JEV是什么? 所以我做了一个 50 秒的演示视频,带大家把海外刷屏的 JEV 以及它背后的底层架构看透👇(见下方视频) JEV 是前 OpenAI、参与 ChatGPT / RLHF 的 @CompleteSkeptic(Diogo Almeida)创办 @typesafeai 后的第一款模型 他在 OpenAI 时发现了一个致命矛盾: https://t.co/D2EfaKG5F2
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