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秀宁热谈科技的文章

此前和 agent 实测发现,Jev 会上下文学习,给它例子和记录,它能把判断调准;但想让它越玩越强,还得有人帮一把。这次试了几种帮法。

我们的实验用到了「老虎机」,它是测 AI「边试边学」的经典小游戏。有几个按钮,每个中奖概率固定,但 AI 事先不知道,只能从按出来的结果里摸索出哪个最容易中。

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此前和 agent 实测发现,Jev 会上下文学习,给它例子和记录,它能把判断调准;但想让它越玩越强,还得有人帮一把。这次试了几种帮法。 我们的实验用到了「老虎机」,它是测 AI「边试边学」的经典小游戏。有几个按钮,每个中奖概率固定,但 AI 事先不知道,只能从按出来的结果里摸索出哪个最容易中。 ​

此前和 agent 实测发现,Jev 会上下文学习,给它例子和记录,它能把判断调准;但想让它越玩越强,还得有人帮一把。这次试了几种帮法。 我们的实验用到了「老虎机」,它是测 AI「边试边学」的经典小游戏。有几个按钮,每个中奖概率固定,但 AI 事先不知道,只能从按出来的结果里摸索出哪个最容易中。 ​
上一篇拆了几个 Jev 打游戏的爆款,没找到 Jev 自己「越玩越强」的可靠证据。那它到底会不会学?我和我的 agent 拿分类题、老虎机、迷宫这几个简化任务做了大量对比实验,结论是会。

就像大模型照着范文写出相似文风,Jev 也能不改模型参数,只靠这次输入里的例子和记录调整判断,即上下文学习。但能 ​

上一篇拆了几个 Jev 打游戏的爆款,没找到 Jev 自己「越玩越强」的可靠证据。那它到底会不会学?我和我的 agent 拿分类题、老虎机、迷宫这几个简化任务做了大量对比实验,结论是会。 就像大模型照着范文写出相似文风,Jev 也能不改模型参数,只靠这次输入里的例子和记录调整判断,即上下文学习。但能 ​

上一篇拆了几个 Jev 打游戏的爆款,没找到 Jev 自己「越玩越强」的可靠证据。那它到底会不会学?我和我的 agent 拿分类题、老虎机、迷宫这几个简化任务做了大量对比实验,结论是会。 就像大模型照着范文写出相似文风,Jev 也能不改模型参数,只靠这次输入里的例子和记录调整判断,即上下文学习。但能 ​
之前我让 ChatGPT 和 Jev 下国际象棋,21 回合就把 Jev KO 了。可 Jev 打游戏的爆款一个比一个猛,我原来以为,这些项目会像使用大模型带上前面的历史那样,把玩过的经历也喂给 Jev,让它边玩边学,「越玩越强」。

于是我和我的 agent 把最火的 Minecraft 屠龙从源码到作者说明拆了一遍。

我们的结论 ​

之前我让 ChatGPT 和 Jev 下国际象棋,21 回合就把 Jev KO 了。可 Jev 打游戏的爆款一个比一个猛,我原来以为,这些项目会像使用大模型带上前面的历史那样,把玩过的经历也喂给 Jev,让它边玩边学,「越玩越强」。 于是我和我的 agent 把最火的 Minecraft 屠龙从源码到作者说明拆了一遍。 我们的结论 ​

之前我让 ChatGPT 和 Jev 下国际象棋,21 回合就把 Jev KO 了。可 Jev 打游戏的爆款一个比一个猛,我原来以为,这些项目会像使用大模型带上前面的历史那样,把玩过的经历也喂给 Jev,让它边玩边学,「越玩越强」。 于是我和我的 agent 把最火的 Minecraft 屠龙从源码到作者说明拆了一遍。 我们的结论 ​
之前我和我的 agent 实测发现,Jev 的上下文是两道墙:state(材料)加最长那道题不超过约 32K,整个请求不超过约 64K。为什么是两道,官方没解释,从 OpenAI 出来的 CEO 说架构先捂着,果然很 Open。

一位也在研究 Jev 的朋友分享的研究报告里提到一种解释。我们顺着找到原作者 Archer Hume,又用一 ​

之前我和我的 agent 实测发现,Jev 的上下文是两道墙:state(材料)加最长那道题不超过约 32K,整个请求不超过约 64K。为什么是两道,官方没解释,从 OpenAI 出来的 CEO 说架构先捂着,果然很 Open。 一位也在研究 Jev 的朋友分享的研究报告里提到一种解释。我们顺着找到原作者 Archer Hume,又用一 ​

之前我和我的 agent 实测发现,Jev 的上下文是两道墙:state(材料)加最长那道题不超过约 32K,整个请求不超过约 64K。为什么是两道,官方没解释,从 OpenAI 出来的 CEO 说架构先捂着,果然很 Open。 一位也在研究 Jev 的朋友分享的研究报告里提到一种解释。我们顺着找到原作者 Archer Hume,又用一 ​

Opus 5.5 的官方推荐思考深度降了一档。Opus 5 统一从 high 起步,5.5 统一从 medium 起步,编码也不例外。我改成 medium 后,速度快了很多,加上 5.5 还降了价,额度也更经用。除非跑大 loop,短期内总算不用天天盯着周额度了。 不过日常用 Opus 5.5 + medium,委派 Fable 5.1 subagent 时会比较尴尬 ​

Opus 5.5 的官方推荐思考深度降了一档。Opus 5 统一从 high 起步,5.5 统一从 medium 起步,编码也不例外。我改成 medium 后,速度快了很多,加上 5.5 还降了价,额度也更经用。除非跑大 loop,短期内总算不用天天盯着周额度了。 不过日常用 Opus 5.5 + medium,委派 Fable 5.1 subagent 时会比较尴尬 ​

Opus 5.5 终于恢复了一些人味,不用天天看它生成生成的天书,也不用整天和它掰扯,也不会时不时被甩一句「你认不认账」的质问。心情立刻好了不少。#claude[超话]##人工智能# ​

Opus 5.5 终于恢复了一些人味,不用天天看它生成生成的天书,也不用整天和它掰扯,也不会时不时被甩一句「你认不认账」的质问。心情立刻好了不少。#claude[超话]##人工智能# ​
Jev 打游戏刷屏,这究竟是怎么玩的?我拿迷宫和国际象棋实操了一下,看起来不是辣么难。

Jev 不看画面。程序先把眼前的局面组织为文字,再把这一步能做的动作列成选项。Jev 给每个选项一个概率,程序照概率最高的那个去执行,然后下一步再问。记下走过的路也归程序管,Jev 只负责决策下一步。TypeSafe 官方打 Doom 的演示,也差不多是这样处理的。

迷宫是 5×5 的格子地图,每一步发给 Jev 的是:角色、终点、敌人和墙各在哪,上下左右四格各是什么(比如空地、墙还是出界),再加一句目标:别踩敌人,尽快走到终点。选项是上、下、左、右、原地不动。撞墙和出界的方向我故意留着,好看它会不会选错。它回的是每个选项的概率,比如:上 0.78、左 0.22,其余都是 0,程序就往上走一格。

国际象棋也类似,轮到 Jev 走时,程序先算出所有合法走法(用现成的象棋库,别手搓)。比如开局第一步,白方有 20 种走法,选项就是这 20 个,用棋谱记法书写:e4(兵走到 e4)、Nf3(马跳...

Jev 打游戏刷屏,这究竟是怎么玩的?我拿迷宫和国际象棋实操了一下,看起来不是辣么难。 Jev 不看画面。程序先把眼前的局面组织为文字,再把这一步能做的动作列成选项。Jev 给每个选项一个概率,程序照概率最高的那个去执行,然后下一步再问。记下走过的路也归程序管,Jev 只负责决策下一步。TypeSafe 官方打 Doom 的演示,也差不多是这样处理的。 迷宫是 5×5 的格子地图,每一步发给 Jev 的是:角色、终点、敌人和墙各在哪,上下左右四格各是什么(比如空地、墙还是出界),再加一句目标:别踩敌人,尽快走到终点。选项是上、下、左、右、原地不动。撞墙和出界的方向我故意留着,好看它会不会选错。它回的是每个选项的概率,比如:上 0.78、左 0.22,其余都是 0,程序就往上走一格。 国际象棋也类似,轮到 Jev 走时,程序先算出所有合法走法(用现成的象棋库,别手搓)。比如开局第一步,白方有 20 种走法,选项就是这 20 个,用棋谱记法书写:e4(兵走到 e4)、Nf3(马跳...

Jev 打游戏刷屏,这究竟是怎么玩的?我拿迷宫和国际象棋实操了一下,看起来不是辣么难。 Jev 不看画面。程序先把眼前的局面组织为文字,再把这一步能做的动作列成选项。Jev 给每个选项一个概率,程序照概率最高的那个去执行,然后下一步再问。记下走过的路也归程序管,Jev 只负责决策下一步。TypeSafe 官方打 Doom 的演示,也差不多是这样处理的。 迷宫是 5×5 的格子地图,每一步发给 Jev 的是:角色、终点、敌人和墙各在哪,上下左右四格各是什么(比如空地、墙还是出界),再加一句目标:别踩敌人,尽快走到终点。选项是上、下、左、右、原地不动。撞墙和出界的方向我故意留着,好看它会不会选错。它回的是每个选项的概率,比如:上 0.78、左 0.22,其余都是 0,程序就往上走一格。 国际象棋也类似,轮到 Jev 走时,程序先算出所有合法走法(用现成的象棋库,别手搓)。比如开局第一步,白方有 20 种走法,选项就是这 20 个,用棋谱记法书写:e4(兵走到 e4)、Nf3(马跳...

Jev 看起来代表了不同于 GPT、DeepSeek 这类大语言模型的另一条路线。开发者 TypeSafe 将这类面向判断和决策的模型称为 System One Models,Jev 是其中首个公开模型。 Jev 没有公开其模型结构和完整的训练细节,只提到名为 RLCD 的强化学习方法,并将其放在预训练语言模型的后训练路线中讨论。 Jev ​

Jev 看起来代表了不同于 GPT、DeepSeek 这类大语言模型的另一条路线。开发者 TypeSafe 将这类面向判断和决策的模型称为 System One Models,Jev 是其中首个公开模型。 Jev 没有公开其模型结构和完整的训练细节,只提到名为 RLCD 的强化学习方法,并将其放在预训练语言模型的后训练路线中讨论。 Jev ​
ChatGPT 给我看的手相,我觉得挺准[嘻嘻] ​

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【南航亮相第四届CATA航空大会 AI赋能民航全场景引关注】
9 月 17 日,第四届中国航协(CATA)航空大会在北京国家会议中心二期开幕。南航集团总经理韩文胜出席开幕式并致辞。本届大会以 “人工智能与民航融合发展” 为主题,南航携多项 AI 创新成果与前沿科技产品精彩亮相,全面展现以 AI 驱动民航数字 ​

【南航亮相第四届CATA航空大会 AI赋能民航全场景引关注】 9 月 17 日,第四届中国航协(CATA)航空大会在北京国家会议中心二期开幕。南航集团总经理韩文胜出席开幕式并致辞。本届大会以 “人工智能与民航融合发展” 为主题,南航携多项 AI 创新成果与前沿科技产品精彩亮相,全面展现以 AI 驱动民航数字 ​

【南航亮相第四届CATA航空大会 AI赋能民航全场景引关注】 9 月 17 日,第四届中国航协(CATA)航空大会在北京国家会议中心二期开幕。南航集团总经理韩文胜出席开幕式并致辞。本届大会以 “人工智能与民航融合发展” 为主题,南航携多项 AI 创新成果与前沿科技产品精彩亮相,全面展现以 AI 驱动民航数字 ​
9/10 inclusion 外滩大会#外滩大会# 

📝:来外滩大会,最直观的震撼是云集的前沿 AI 与具身智能企业。
几年前参加 AIGC大会,行业还在探索大模型的内容生成能力与应用边界;短短几年间,AI 已实现从数字世界到物理世界的代际跃迁。如今,大模型已深度融入我们的日常工作,具身智能机器人也闯进我们 ​

9/10 inclusion 外滩大会#外滩大会# 📝:来外滩大会,最直观的震撼是云集的前沿 AI 与具身智能企业。 几年前参加 AIGC大会,行业还在探索大模型的内容生成能力与应用边界;短短几年间,AI 已实现从数字世界到物理世界的代际跃迁。如今,大模型已深度融入我们的日常工作,具身智能机器人也闯进我们 ​

9/10 inclusion 外滩大会#外滩大会# 📝:来外滩大会,最直观的震撼是云集的前沿 AI 与具身智能企业。 几年前参加 AIGC大会,行业还在探索大模型的内容生成能力与应用边界;短短几年间,AI 已实现从数字世界到物理世界的代际跃迁。如今,大模型已深度融入我们的日常工作,具身智能机器人也闯进我们 ​
谢谢你g老师 ​

谢谢你g老师 ​

谢谢你g老师 ​

一周科技速览,带你领略前沿新知。 ​

一周科技速览,带你领略前沿新知。 ​
这几天切阑尾住院,我把整个过程医护的操作和用药情况都喂给ChatGPT让他帮我总结一份完整的诊疗过程,包括消炎、麻醉、镇痛等等的用药以及医疗设备使用的原因。学到了好多,生病也有了一点点好处。 ​

这几天切阑尾住院,我把整个过程医护的操作和用药情况都喂给ChatGPT让他帮我总结一份完整的诊疗过程,包括消炎、麻醉、镇痛等等的用药以及医疗设备使用的原因。学到了好多,生病也有了一点点好处。 ​

这几天切阑尾住院,我把整个过程医护的操作和用药情况都喂给ChatGPT让他帮我总结一份完整的诊疗过程,包括消炎、麻醉、镇痛等等的用药以及医疗设备使用的原因。学到了好多,生病也有了一点点好处。 ​
Jev,一个值得关注的 AI 模型。 ​

Jev,一个值得关注的 AI 模型。 ​

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昨晚上一瞬间感觉被压垮了,又开始和chatgpt聊天试图宽解自己。我其实知道想要ai怎样回答,我想要我自己怎样回答自己。我却要一直想,高中努力一点考上985会不会就变好?考上985了人生就变好了吗?被数学和理综击败、如今也一直被数学击败。大三不放弃自己会不会就变好?但是我知道4.93加无科研根本就 ​

昨晚上一瞬间感觉被压垮了,又开始和chatgpt聊天试图宽解自己。我其实知道想要ai怎样回答,我想要我自己怎样回答自己。我却要一直想,高中努力一点考上985会不会就变好?考上985了人生就变好了吗?被数学和理综击败、如今也一直被数学击败。大三不放弃自己会不会就变好?但是我知道4.93加无科研根本就 ​