Localized reading
ผมใช้ Jev ของ @typesafeai ทำให้ลูกบาศก์รูบิกแก้ตัวเองได้ มันแก้เหมือนคนใช้ 94 ครั้ง ไม่ใช่คำตอบที่ดีที่สุด 22 ครั้ง Jev ไม่ใช่ LLM แต่ตอบคำถามเดียวพร้อมความน่าจะเป็นในประมาณ 250 มิลลิวินาที ผมใส่วิธีสำหรับมือใหม่ไว้ในโค้ด ให้ Jev ดูลูกบาศก์และเลือกสถานะในแต่ละขั้น แล้วโค้ดตรวจสอบทุกการเลือก ใช้เวลาโมเดลประมาณ 4 วินาที วิดีโอถูกทำให้ช้าลงเพื่อให้อ่านได้!
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!
- views
- 201.6K
- likes
- 692
- saves
- 299
- reposts
- 47
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
ดูต้นฉบับ ↗แหล่งที่มา
This independent archive preserves a public post with attribution. Text, media, account details and trademarks belong to their respective owners.
