用 Jev 尝试解决 3D 装箱问题
帖子记录了使用 Jev 模型解决 3D 装箱问题的实验结果,包括计算时间、Jev 访问次数和成本,并指出忽略支持率约束会导致悬浮物品。
THE JEV GUIDE · CURATED EDITION
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帖子记录了使用 Jev 模型解决 3D 装箱问题的实验结果,包括计算时间、Jev 访问次数和成本,并指出忽略支持率约束会导致悬浮物品。
AbdelStark 介绍了 LeJudge,这是将 Jev 接入 JEPA 世界模型规划器的首次实验,用决策模型而非 LLM 来评估自然语言约束。系统想象 300 种未来,探针将其转化为文字。
该帖子分享了以 Jev 为参考的决策模型比较与基准测试,并附有 Hugging Face 上的 Jev Decision Index 空间链接。 链接
作者报告对Qwen的输出进行8种排列平均可将KL误差减少约79%,720种排列减少约97%,而Jev模型的改进相对有限。
作者受 JEV 热潮启发,提出用 MIT Moral Machine 道德困境测试来检验 JEV,而非下棋。
在波士顿黑客松上展示 scRNAseq 的 JEV 应用,为生物信息学家提供更快、更便宜、更结构化的决策支持,并可能作为强化学习信号。 链接
用户指出,在相同简历下,Jev 对黑人姓名略有偏好,对亚裔姓名略有排斥,差异很小但似乎具有统计显著性。
帖子指出 Jev 类 System One 模型更快、更便宜,可实现实时交互建模,且输出空间比 LLM 大幅受限,有望革新人类模拟领域。
Harrison Kinsley 分享在小型玩具示例中对比 GLM 5.3 Flash 搭配 Jev 与 OpenJev 的效果,称 4B 的 OpenJev 轻松胜出。
在 ABM 模型中运行 TypeSafeAI,用 Jev 智能体复现 Gode & Sunder / Smith 双向拍卖实验:ZI-C 智能体更快达到均衡但价格方差更高,Jev 智能体则压缩价格方差与买卖价差,但均衡收敛更慢。
据帖子称,Jev 解决了数学领域一个长期存在的开放问题。
Robert 表示 Jev 现已全面参与 hybrid001 的创作与进一步研究。