• laywoo

    看了很多大模型+Jev选择(比如Astra+Jev),我越看越感觉奇怪,很多塞了Jev的应用,似乎每次在做选择的时候接一个随机选择器并不会显著影响结果?或者说实际上需要Jev选择的时候,无意义的选项居多,无论选什么都可以,更多的似乎是看模型本身的能力?比如说Astra已经帮Jev判断好选项了,Jev只需要决定迈左脚还是迈右脚。

    总之就是,大模型+Jev的场景里面,似乎不如直接用glm-5.3-flash等不笨并且快的模型。

    再比如说一些小应用,似乎只有纯选择类型的,也就是说纯Jev的小应用才能体现其能力?那这或许和本地部署个超小模型没有区别?有了idea复刻一个“openjev”看起来并不困难。

    不知道大家是否还记得当时的chatjimmy,感觉那个或许也可以直接作为一个平替。

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    主楼
  • fish2018

    真有价值的话,难道同一个大模型不能多提供一个api实现同样的机制吗?犯得着跟它打配合?

    #1
  • laywoo

    我觉得价值肯定是有的,但是应该没有炒作的那么大

    #2
  • kuraudowelle
  • tito1

    和harness一样。

    #4
  • 时牧

    不知道,我还在等

    等先行者把玩法都摸透了,我再来用现成的方案

    #5
  • Deadlock

    我也同意,这个东西用在推介系统,审核系统,post-train评判等等的有用。不过人家用的真的是…

    #6
  • kid2freak

    因为最近在做游戏demo找实习,我是在想能不能接到游戏里面去,然后玩家直接语音或者打字,jev判断你的语言属于攻击性还是别的什么,之后npc方便选择进预设脚本,感觉比只给几个选项要有意思点

    #7
  • laywoo

    感觉这个可以,但就和旧的那种语义分析小模型没有任何区别

    #8
  • None

    代码评审或者选择模型肯定是不适合的。只能用来处理那些后果不重要的事情,比如短信分类这种。选错了也不重要的。

    但换一个角度如果不重要的事情随便让ai写个硬脚本也可以。

    #9
  • jcc

    当然是没必要

    觉得有必要的人,应该已经在自己系统里部署了基于llm的分类器了,只是速度稍微慢一些,价格稍微高一些

    他们把分类器,换成jev,能省点钱能提高一下速度

    这就是jev的意义

    其他人,如果之前没有使用基于llm的分类器的话,那么是没有jev的需求的

    #10
  • laywoo

    所以就是没那么必要

    #11
  • kid2freak

    主要我的想法是让面试官觉得我的项目有创新点跟上了时代 ^-^

    #12
  • laywoo

    如果是针对某个场景快速分类的话 我觉得本地部署的分类器应该各方面会比jev更好?毕竟有实际需求应该或多或少优化过特定场景,或者没那么速度敏感。还避免了各种诸如信息泄漏,服务波动等等各种杂七杂八的问题。

    #13
  • jcc

    分类器最常用的就是敏感数据判断路由

    但是吧,判断敏感数据就是为了判断哪些不能上云

    所以,分类器做成云端服务确实比较尴尬

    jev肯定是有一些不得已的原因,所以这个版本不能开源。。。

    比如,它的基模可能用的是千问,如果开源的,这个公司的神话就破灭了,投资人不会为了一个千问套壳的东西投他的

    #14
  • None

    对。就像这种营销出来的伪需求:

    算法还是重要的。

    #15
  • haitangyijiu

    佬们,我想问一下嵌入式+jev目前有搞头吗?

    #16
  • mm2333

    我想,以后随着模型越来越强大,这些都会变得没必要,最终就是极简。

    #17

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