Jev 发布才 7 天,开源多语言 System 1 决策模型就冲上 Hugging Face 趋势榜第一,GitHub 星标破 1.5 万,追开源动态的可以看看。
#Jev
LangChain 团队聊 Jev 小模型怎么用在实时场景:流式内容过滤、无感 guardrails、低成本监控 agent 轨迹,做应用的可以听听思路。
构建 agent harness 的可以看看:CLM 比 Jev 快 9 倍,长任务验证更强,训练思路也不一样
如果你在搭 agent 工作流,DSPy 3.4.0 已经原生支持 Jev 这类 System One 模型,还有个新的 ReAnchor 优化器可以试试。
LangChain 创始人 Harrison Chase 分享了 Jev 加 LangGraph 的搭配思路:用 LangGraph 搭系统骨架,Jev 处理小决策,搞智能体开发可以看看。
TypeSafe 做了个叫 Jev 的路由模型,每轮对话前给你的提示词打分,判断该用贵模型还是便宜模型,省钱和保质量二选一的问题它替你算。
做自定义 harness 的可以看看 CLM-8B,比 Jev 快 9 倍,DeepSWE 跑到 81.6%,代码和模型都开源了。
Latent.Space 访了 Jev 的创造者,聊这个专门在软件里做可靠决策的模型为什么故意不走聊天路线,还吐槽公开基准,观点挺反主流的。
idoubi 在 Douchat 里接入 Jev,让群里多个 Agent 自己选 Leader、分工干活,挂了还能自动替补,讲了不少落地细节。
医院里 AI 写放射报告容易漏病灶或编造发现,这篇论文用 Jev 做低成本裁判,成本不到 3 美分评 100 对报告,做医疗 AI 评估的可以看看。
一个只会做选择题的模型,100 万次判断才 42 美元,Agent 里几十个判断步骤全靠它省钱省时间,Vercel 上线一天就 13% 付费团队接入了。
Simon Willison 写了个 LLM 插件接入 TypeSafe AI 的 Jev 模型,专做分类、判断、打分这类结构化输出,配的示例直接能抄来用。
前 OpenAI 研究员搞了个不会打字的模型 Jev,专门做分类和判断,几十毫秒出结果还带置信度,比拿 ChatGPT 硬干省快多了。
OpenRouter 介绍了 Jev 的 Classifiers 功能,能自动给你的 LLM 请求打标签,再到 Explore 页面看各场景的用量分布,运维排查很方便。
Hugging Face CEO 说九成场景用 LLM API 太浪费又贵又慢,Will Depue 还提到 zero-shot 分类器 Jev 这个老 ML 回潮的路子。
Jev 在 Vercel AI Gateway 免费到 9 月 25 日,官方还配了表单路由模板,想自动分流表单提交可以直接套用。
LangChain 实测 Jev 当智能体评估裁判:单次 0.44 秒、整轮 0.34 美元,比 Claude 便宜 83 倍。
在用 LangChain 跑 managed deep agents 的话可以试试 Jev 中间件,写好路由规则它就帮你自动挑模型。
Sydney Runkle 用不到 10 分钟讲清 Typesafe AI 的 Jev 是什么、怎么接进你的 agent,想上手看这条就够。