Introducing System One Models and Jev
发布文章:架构、RLCD、基准测试、定价和 FAQ。
首页 / 文章与演讲
35 条
本页由英文清单自动生成。
发布文章:架构、RLCD、基准测试、定价和 FAQ。
创始人的论证:经 RLCD 训练的决策模型比聊天更快通向价值。
对这些基准测试持怀疑态度的解读都在这里。
发布报道、Doom 演示,以及 4000 万美元种子轮。
发布当日的汇总。
简短的发布摘要。
第三方对这些原语、定价和厂商评测的讲解。
关于训练方法已公开的部分。
发布周的技术汇总:API、评测、适配器和技能。
发布两天后:需求一度把 API 打挂,以及 Almeida 谈不想做前沿实验室。
商业视角,附报道中的估值以及 Every 给出的速度和成本数字。
针对搜索停止、记忆重排和多跳关系选择的独立实验,附实现链接,并说明了局限:私有数据、样本量不一致,以及一段模拟的速度演示。
16,000 次调用对比两款 GPT 模型:它在哪里胜出、在哪里崩掉,以及一套定阈值的流程。
三项分类任务,一个直接问题对比十二个带拟合权重的打分维度。
在本地活动信息上的正面对比,附成本和延迟。
Every 在一份写作归档上跑了 1,709 次判断,花费不到一美分。
只在合法走法中做 Choice,让它与推理模型比肩。
读过一手资料后,哪些发布时的说法还站得住。
把已发布的说法与公开证据能确立的部分区分开。
日语;在 Gemma 上复现了 logit 捷径,并在马里奥载体上与多款 LLM 作对比。
约 9,750 次调用的预注册测试:按问题类型给出校准误差,Jev 在提交分类上领先、在知识库归档上落后,弃权把差距补了回来。
哪些已知、哪些是猜的、它适合做什么,把各方独立数字汇到一处。
Surveys 2,170 public Jev projects and maps early growth, application domains, and how Choice, Noul, and Score support different decisions.
LangChain 谈模型路由,以及把危险的工具调用挡在一个带类型决策之后。
分诊、RAG 过滤、引用核查和置信度门禁,附代码。
一篇随笔,谈一个校准良好、不做生成的模型有什么用。
Guillermo Rauch 谈用 Jev 审查每一条 fx 命令。
Steve Krouse 的十六项判断演示和视频。
Vercel AI SDK 集成的逐步讲解。
开发者把 Jev 当作工具使用的安全层。
日语;Jev 对弈 Jev 下五子棋,附源码和计时日志。
一次 10,000 调用的探测,重建出共享状态、并行分支的架构;上面的 kev 就是据此造的。
直接读 logits 到底算不算新鲜事,一场长篇争论。
一项关于非自回归带类型决策的在先技术主张,以及反驳意见:真正的差别在于零样本的通用性。