Localized reading
Fiz um cubo mágico se resolver sozinho usando o Jev da @typesafeai. Ele resolve como uma pessoa: em 94 movimentos, não na solução ideal de 22 movimentos. O Jev não é um LLM; ele apenas responde a uma pergunta em cerca de 250 ms com uma probabilidade. Então coloquei no código o método para iniciantes — o que você aprende no YouTube: cruz branca, cantos, camada do meio e camada amarela — e, em cada etapa, o Jev observa o cubo e escolhe em qual situação ele está. O código verifica cada escolha. Cerca de 4 segundos de tempo de modelo. O vídeo foi desacelerado para você conseguir ler!
Original post / EN
I got a rubik's cube to solve itself with @typesafeai 's Jev and it solves it like a person does, 94 moves, not the 22 move optimal solution. Jev isn't an LLM, it just answers one question in ~250ms with a probability. so I put the beginner method in code (the one you'd learn on youtube: white cross, corners, middle layer, yellow layer) and at every step Jev just looks at the cube and picks which case it's in. code checks every pick. ~4 seconds of model time total. video is slowed down so you can read it!
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Quoted post
Diogo Almeida @CompleteSkeptic
After co-inventing ChatGPT, I kept asking myself: why have superhuman chat models not led to AGI? I’ve spent the last 2 years in stealth building a new way to train models (RLCD), and a new type of frontier AI model that we are releasing today: Jev • 20-200x faster • 40-400x https://t.co/JSybNG2BKJ
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