@NathanFlurry：无炒作的JEV解释：JEV并不取代GPT/Claude，JEV只是一个*非常*智能的switch语句，比如如果2…

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ai-model classification efficiency release tool machine-learning

摘要

Diogo Almeida发布了JEV，这是一个新的AI模型，它作为智能switch语句处理分类和路由等任务，声称在速度和效率上显著优于现有模型。

无炒作的JEV解释： JEV并不取代GPT/Claude JEV只是一个*非常*智能的switch语句 就像2016年的机器学习分类器获得了2026年水平的智能 这是一种新*类型的工具，它将使许多工作负载变得异常快速、廉价和准确 * = 说新，我指的是重新品牌化 ~~~ 它需要一个预定义的选项集，并告诉你该选择哪一个 它不能： - 编写代码 - 生成自然语言 - 逐步推理/展示其工作过程 - 产生任何你未预先定义的输出 - 一次从超过约255个选项中选择 但它能： - 分类、路由、评分、排序 - 提供置信度 - 选择正确的分支、工具、模型或子代理 - 判断/验证/护栏LLM的输出 - 标注大量的行 ~~~ 我可以想象许多工作流程如下： LLM提出选项 → JEV决定 → 代码执行 我认为这与代码模式和MCP *非常*契合 ~~~ 暗示这将导致AGI对我来说似乎极其牵强，但我不想低估它将使可能的应用类型
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缓存时间: 2026/09/16 20:13

关于Jev的直白解析：

Jev不会取代GPT/CLAude

它本质上是一个*极其智能的条件分支器

就像2016年的机器学习分类器获得了2026年水平的智慧

这种新工具*将使许多工作流实现极致的快速、低成本与高精度

*所谓“新”其实是重新定义


它需要预设一组选项，然后告诉你该选择哪个

它无法：

- 编写代码
- 生成自然语言
- 进行逐步推理/展示过程
- 产出任何你未预先定义的结果
- 一次性处理超过约255个选项

但它能：

- 分类、路由、评分、排序
- 给出置信度
- 选择正确的分支、工具、模型或子智能体
- 对大语言模型的输出进行判断/验证/约束
- 处理海量数据标注

典型的工作流可能是这样的：

大语言模型提议选项 → Jev决策 → 代码执行

这与代码模式和MCP的契合度*极高


虽然我认为由此导向通用人工智能的说法过于牵强，但我不愿低估这种技术将催生的应用潜力

> **Diogo Almeida (@CompleteSkeptic):**
> 在参与共同发明ChatGPT后，我一直在思考：为何超越人类的对话模型没有催生通用人工智能？
> 
> 过去两年我秘密研发了一种新的模型训练方法（RLCD），并推出全新一代前沿AI模型：Jev
> 
> • 速度提升20-200倍
> • 效率提升40-400倍

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