Jevで3Dビンパッキング問題に挑戦
Jevモデルで3Dビンパッキング問題を解いた実験結果を記録。計算時間、Jevアクセス回数、コストを含み、支持率制約を無視すると浮遊アイテムが生じると述べています。
THE JEV GUIDE · CURATED EDITION
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Jevモデルで3Dビンパッキング問題を解いた実験結果を記録。計算時間、Jevアクセス回数、コストを含み、支持率制約を無視すると浮遊アイテムが生じると述べています。
AbdelStark 氏は LeJudge を紹介。これは Jev を JEPA ワールドモデルプランナーに組み込んだ最初の実験で、LLM ではなく決定モデルが自然言語制約を評価します。300 の未来を想像し、プローブがそれぞれを言葉に変換します。
この投稿は、Jev を参照とした意思決定モデルの比較とベンチマークを共有しており、Hugging Face の Jev Decision Index スペースへのリンクを含みます。 Link
著者は、Qwenの出力を8順列で平均するとKL誤差が約79%減少し、720順列では約97%減少するが、Jevの改善はわずかであると報告しています。
JEVの話題に触発され、チェスではなくMITのMoral Machine道徳的ジレンマテストでJEVを試すことを提案。
ボストンのハッカソンでscRNAseqのJEV応用を紹介。生物情報学者にとってより速く安価で構造化された意思決定を可能にし、RL信号としての可能性も示す。 Link
同一の履歴書において、Jevは黒人系の名前にわずかな選好を示し、アジア系の名前には否定的な傾向がある。差は非常に小さいが統計的に有意に見えると指摘。
投稿は、Jev系System Oneモデルがより高速で安価であり、リアルタイムのインタラクション・モデリングを可能にし、LLMと比べて出力空間が大幅に制限されているため、人間シミュレーション分野を革新する可能性があると述べている。
Harrison Kinsley氏が、GLM 5.3 FlashとJev、OpenJevを組み合わせた小規模なおもちゃの比較を共有し、4BのOpenJevが楽に勝利したと述べている。
ABMモデルでTypeSafeAIを実行し、JevエージェントでGode & Sunder / Smithのダブルオークション実験を再現。ZI-Cエージェントはより速く均衡に達するが価格分散が大きく、Jevエージェントは価格分散とビッド・アスク・スプレッドを圧縮する一方、均衡収束は遅い。
投稿によると、Jevは数学における長年の未解決問題を解決した。
Robertによると、Jevはhybrid001の制作とさらなる研究に全面的に参加している。