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Case / 2100835307016905109Inne
Case media / 1MP4 ↗
Original post / ZH
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: 通过人类偏好微调(RLHF)训练出来的自回归大模型,存在严重的模式崩溃(Mode-dropping)、过度自信与幻觉,且串行逐字生成的延迟极大,根本无法胜任严肃的机器自动化生产 为此,他们花了两年研发了专为自动化设计的 System 1 基础模型 JEV,核心架构创新非常激进: • 单次并行计算(One Parallel Pass): 如同当年 Transformer 取代 RNN 一样,JEV 彻底抛弃了逐 Token 串行吐字的自回归机制,采用全新的模型架构与采样器,一次性并行击发所有预设选项 • 强化学习校准决策(RL for Calibrated Decisions): 引入全新的训练算法,输出媒介不再是自然语言文本,而是直接输出经过置信度校准的概率分布 • 代码级可靠(TypeSafe): 彻底根除幻觉,输出自一致、确定性高,可作为强类型对象直接被程序调用 • 100 倍提速与极端降本: 延迟降至 0.1 秒以内(快到能直接插入 60 FPS 游戏循环);输入每 10 亿 Token 仅 42 美元,输出 Token 彻底免费 视频里我把传统自回归的 8.5 秒延迟瓶颈、JEV 的并行矩阵运算,以及实时控制小游戏实测,全拉通做了可视化, demo参考 @MatijaSosic 聊天需要慢推理,自动化需要快直觉,Building Prod, not God 确实不是一句空话🫡
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梭哈.AI @SUOHA_AI
发现了一个很省事的 AIGC 工作台,把 AI 漫剧的流程全部整合进去了 它的核心功能是「一键漫剧」,全程引导式推进: 输入一个故事主题,系统先给 3 https://t.co/Zh5NlDqFhD
Zobacz oryginał ↗Źródło
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