Thử giải bài toán xếp hộp 3D bằng Jev
Bài đăng ghi lại thử nghiệm sử dụng mô hình Jev để giải bài toán xếp hộp 3D, bao gồm thời gian tính toán, số lần gọi Jev và chi phí, đồng thời lưu ý rằng việc bỏ qua ràng buộc hỗ trợ dẫn đến các vật thể lơ lửng.
THE JEV GUIDE · CURATED EDITION
Tin ra mắt, giải thích, demo và dự án cộng đồng về TypeSafe Jev được sắp xếp theo chủ đề. Mỗi mục đều liên kết về nguồn X gốc.
Tuyển chọn biên tập · Không đầy đủ · Cập nhật thủ công
01 / EXPLORE
0 means awaiting a verified post
Bài đăng ghi lại thử nghiệm sử dụng mô hình Jev để giải bài toán xếp hộp 3D, bao gồm thời gian tính toán, số lần gọi Jev và chi phí, đồng thời lưu ý rằng việc bỏ qua ràng buộc hỗ trợ dẫn đến các vật thể lơ lửng.
AbdelStark giới thiệu LeJudge, thử nghiệm đầu tiên đưa Jev vào vòng lặp của bộ lập kế hoạch mô hình thế giới JEPA, được đánh giá bởi mô hình quyết định thay vì LLM. Hệ thống hình dung 300 tương lai và các đầu dò chuyển mỗi tương lai thành lời.
Bài đăng này chia sẻ so sánh và chuẩn đo lường các mô hình quyết định sử dụng Jev làm tham chiếu, kèm liên kết đến không gian Jev Decision Index trên Hugging Face. Link
Tác giả báo cáo rằng việc tính trung bình 8 hoán vị đầu ra của Qwen giảm lỗi KL khoảng 79%, và tất cả 720 hoán vị giảm khoảng 97%, trong khi Jev chỉ cải thiện nhẹ.
Lấy cảm hứng từ cơn sốt JEV, tác giả đề xuất thử nghiệm nó bằng bài kiểm tra tình huống đạo đức Moral Machine của MIT thay vì cờ vua.
Trình diễn ứng dụng JEV scRNAseq tại hackathon Boston, mang lại quyết định nhanh hơn, rẻ hơn và có cấu trúc hơn cho các nhà tin sinh học và có thể là tín hiệu RL. Link
Người dùng lưu ý rằng với CV giống hệt nhau, Jev thể hiện sự ưu ái nhẹ với tên nghe như người da đen và có phần chống lại tên nghe như người châu Á; khác biệt rất nhỏ nhưng dường như có ý nghĩa thống kê.
Bài đăng lập luận rằng mô hình System One kiểu Jev nhanh hơn, rẻ hơn, cho phép mô hình hóa tương tác thời gian thực và có không gian đầu ra bị giới hạn đáng kể so với LLM, có thể cách mạng hóa mô phỏng con người.
Harrison Kinsley chia sẻ so sánh nhỏ giữa GLM 5.3 Flash với Jev và OpenJev, cho biết OpenJev 4B dễ dàng giành chiến thắng.
Chạy TypeSafeAI trong mô hình ABM để tái tạo thí nghiệm đấu giá kép Gode & Sunder / Smith với tác nhân Jev: tác nhân ZI-C đạt cân bằng nhanh hơn nhưng phương sai giá cao hơn, trong khi tác nhân Jev nén phương sai giá và chênh lệch mua-bán với đánh đổi là hội tụ cân bằng chậm hơn.
Theo bài đăng, Jev đã giải quyết một bài toán mở lâu đời của toán học.
Robert cho biết Jev hiện tham gia toàn diện vào sáng tạo và nghiên cứu hybrid001.