@bojie_li: 我想稍微改变一下对Jev类模型的看法。刚发布时，我以为它只是一个分类……

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摘要

作者重新评估Jev类模型的价值，认为随着模型足够快和便宜，原本靠if-else拼接的业务逻辑、实时语音交互、计算机操作和机器人决策都可以交给System 1模型处理，形成SOTA后台深思考模型与System 1实时模型分工的新范式。

我想稍微改变一下对Jev类模型的看法。刚发布时，我以为它只是一个分类模型——现有的LLM解码一个token就能完成。现在我意识到，技术上这并不难，关键在于System 1式思维：世界是事件驱动的，每次只需要做一个很小、很简单的决策。 首先，以前LLM被用在agent的react循环内部，我们尽量避免在外层框架和业务逻辑中使用LLM，否则成本和延迟会令人难以承受。而Jev以及今天刚发布的Pine Computer逻辑表明，只要模型足够快、足够便宜，过去靠if-else语句拼接的大量业务逻辑，现在都可以在模型上运行。 再深入思考一下，人类的实时决策其实更接近System 1模型，而非自回归式LLM。 - 在语音对话中，人类每隔几百毫秒就会做出交互判断——是否打断、同意还是暂停——这是让AI语音听起来像真人的关键。在GPT-Live 1和TML交互模型这样的全双工模型中，每个几百毫秒的时间片只输出几个token。 - 在计算机操作中，人类每隔几百毫秒就决定下一步点击哪里；一旦界面发生变化，就不会再点击原本准备好的位置。Pine Computer将计算机操作从回合制转变为事件驱动，并尽可能将输出从坐标简化为标签。 - 在机器人领域，人类每隔几百毫秒就在规划下一个动作，或者停止当前动作。 在交互中，observe-feedback循环的频率可能比智商更重要。全双工模型、Jev和Pine Computer都指向一个新方向：SOTA后台模型负责深度思考和问题求解，而System 1 Models负责实时语音交互、计算机操作、业务逻辑判断，甚至未来的具身操作。
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缓存时间: 2026/10/10 14:52

我想稍微调整一下对 Jev 类模型的看法。它刚发布时，我以为那只是一个分类模型——现有的 LLM 解码一个 token 就完事了。现在我意识到，这在技术上并不难，关键在于 System 1 式的思维：世界是事件驱动的，每次只做一个小小的、简单的决策。

首先，以前 LLM 被用在 agent 的 react 循环内部，我们会尽量避免在外层 harness 和业务逻辑中使用 LLM，否则成本和延迟会让人难以承受。而 Jev 和今天刚发布的 Pine Computer 的逻辑表明：只要模型足够快、足够便宜，很多过去只能用 if-else 拼凑起来的业务逻辑，现在都可以交由模型来运行。

再往深一层想，人类的实时决策其实更像是 System 1 模式，而非自回归式的大模型。

  • 在语音对话中，人类每隔几百毫秒就会做出一次交互判断——是否打断、是否附和、是否暂停——这是让 AI 语音听起来像真人的关键。在 GPT-Live 1 这样的全双工模型和 TML 交互模型中，模型每个几百毫秒的时间片也只输出几个 token。

  • 在电脑操作（computer use）中，人类每隔几百毫秒就会决定下一步点哪里；一旦界面发生变化，就不会再点原来打算点的位置了。Pine Computer 将 computer use 从回合制转变为事件驱动，并尽可能将输出从坐标简化为标签。

  • 在机器人领域，人类每隔几百毫秒就在规划下一个动作，或者中止当前动作。

在交互场景中，观察-反馈循环的频率可能比智商更重要。全双工模型、Jev 和 Pine Computer 都指向一个新方向：SOTA 后台模型负责深度思考和问题求解，而 System 1 模型负责实时语音交互、电脑操作、业务逻辑判断，甚至未来的具身操作。

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