Introducing System One Models and Jev
ローンチ記事で、アーキテクチャ、RLCD、ベンチマーク、価格、FAQ を扱います。
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このページは英語版リストから生成しています。
ローンチ記事で、アーキテクチャ、RLCD、ベンチマーク、価格、FAQ を扱います。
RLCD で訓練された判断モデルはチャットより価値への近道だという創業者の主張です。
ベンチマークに対する懐疑的な読みが集まっている場所です。
ローンチの報道、Doom のデモ、$40M のシードラウンドを扱います。
ローンチ当日のまとめです。
短いローンチの要約です。
プリミティブ、価格、ベンダーの評価についての第三者による解説です。
訓練手法について公開されている内容です。
リリース週の技術まとめで、API、評価、アダプタ、スキルを扱います。
2 日後の時点の記事で、需要により API が一時停止したことと、フロンティアラボにはなりたくないという Almeida の発言を伝えます。
ビジネス面の記事で、報じられた評価額と Every による速度とコストの数値を扱います。
2 つの GPT モデルに対する 16,000 回の呼び出しで、勝てる場面、崩れる場面、しきい値の決め方を示します。
3 つの分類タスクで、1 つの直接的な質問と、重みを当てはめた 12 の次元スコアを比較します。
地域のイベント情報を題材にした直接比較で、コストとレイテンシも示します。
Every が 1 セント未満で、文章アーカイブに対し 1,709 件の判定を実行します。
合法手の Choice により、推論モデルに並ぶ位置に付けます。
ローンチ時の主張のうち、一次情報を読んでも生き残るのはどれかを検証します。
公表された主張と、公開された証拠が裏付ける内容を切り分けます。
日本語の記事で、Gemma 上でロジットの近道を再現し、Mario のハーネスで LLM と比較します。
約 9,750 回の呼び出しによる事前登録の検証で、質問の種類ごとの較正誤差、コミット分類では Jev が優勢、ナレッジベースへの仕分けでは劣勢、棄権がその差を埋めることを示します。
分かっていること、推測されていること、何に向いているかを、独立した数値とともにまとめます。
モデルのルーティングと、危険なツール呼び出しを型付きの判断でゲートすることについての LangChain の記事です。
トリアージ、RAG のフィルタリング、引用の検証、confidence のゲートを、コード付きで扱います。
較正された非生成のモデルが何のためにあるのかについてのエッセイです。
Jev がすべての fx コマンドをレビューすることについての Guillermo Rauch の記事です。
Steve Krouse による 16 判定のデモと動画です。
Vercel AI SDK 連携のひととおりの解説です。
Jev をツール利用の安全レイヤーとして使うビルダーたちの記事です。
日本語の記事で、Jev 同士の五目並べを、ソースと計測ログ付きで扱います。
10,000 回の呼び出しによる調査で、状態を共有し並列に分岐するアーキテクチャを再構成しており、上記の kev はこれを基に作られています。
ロジットを直接読むことがそもそも新しいのかどうかを、長く論じています。
非自己回帰な型付き判断に関する先行技術の主張と、実際の違いはゼロショットの汎用性だという反論です。