作者ZMTL (Zaious.)
看板AI_Art
標題Re: [閒聊] 天網的下一步？Jev 「非語言」決策模型
時間Sat Sep 19 09:08:55 2026
昨天半夜拿到玩了三個多小時，TypeSafe的jev我傾向它是一個很顛覆性的模型。
它的顛覆不在於這個麼模型本身有多厲害，畢竟完全無法取代傳統llm。
但有機會再次動盪並重塑Multi Agent System與相關的工作流的配置。
https://github.com/Zaious/jev-capability-atlas
簡單來說
Jev 很快、很便宜，只能做「選一個選項/打個分/回答是非」這種窄判斷，
不會寫文字解釋自己在想什麼。因為答案空間是你自己先定義好的，
它結構上不可能吐出選項清單以外的東西——這跟自由生成文字的模型偶爾格式跑掉、
甚至生出一個你沒列的分類，是不同等級的保證，不是機率低，是型別上不可能
（但這只保證答案落在清單裡，不保證選到的那個是對的）。
它在「答案就寫在你餵給它的文字裡」的任務上很準
（分類、判斷兩段文字關不關聯、抓語意層的矛盾），
也適合把「候選項雖多但內容都給齊」的操作一次批次問完——
例如瀏覽器自動化裡「畫面上這些元素該點哪個」。
在「需要你沒給它的知識」的任務上會出包，而且往往包得很有自信。
最直接的例子：同一道歷史選擇題，不給背景資料時它以 0.90 的信心給錯答案，
把背景段落餵給它以後，同一題以 0.97 的信心答對。
這個 repo 存在的目的，就是幫你分辨你手上的任務屬於哪一種，
並且持續累積更多真實案例。
Jev做到一個類狀態機的語義理解判斷模組，
這在這一年的位置通常是由規則狀態機+反應快的小模型組成，
代價就是死板且相對還是笨了點。
我認為它還可能會再次沖擊對AGI的實踐與想象，
未來一個能真的抵達AGI的架構可能包含更多不同功能不同專精的模型部件。
我還在探索它具體適合什麼真實場景，
這邊包含我的心得與筆記，以及怎麼讓你的Agent快速上手並且一起研究，
這週末會繼續玩，或許會持續更新：
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※ 編輯: ZMTL (125.228.55.14 臺灣), 09/19/2026 09:24:54
1F：推 Tosca: 拿來給遊戲boss掛AI感覺很可以 因為boss招式選項就那些 09/19 09:24
2F：→ Tosca: 或是格鬥遊戲讓他操作對手 大家嘗試真正擊敗AI?! 09/19 09:25
3F：推 JSLee914: 有點意思，做為agi的一個部件，llm調動資料庫，再讓jev 09/19 10:45
4F：→ JSLee914: 讀取答案 09/19 10:45
5F：推 gino0717: 拿去放到機器手臂裡面 讓他直接控制去炒飯 09/19 10:59
6F：推 lordmi: 如果下週有空我會看看煉金術士世界觀的框架放進萊莎ai 09/19 11:29
7F：推 gold9450412: 有多模態嗎 不知道拿他做外掛可不可以 以前有人拿多 09/19 14:06
8F：→ gold9450412: 模態玩遊戲 但太慢了 09/19 14:06
9F：推 nineflower: 這對長期記憶很有幫助吧，以前是選項太多ai會幻覺亂答 09/19 14:09
10F：→ nineflower: ，現在有這個，你只要講的越詳細 出錯率越低 09/19 14:09
11F：→ ZMTL: 還不支援英文輸入，操作網頁要依靠網頁的DOM寫的好 09/19 14:25
12F：→ ZMTL: *影音輸入 09/19 14:26
13F：推 Merrill: 要自己輸入還叫長期記憶嗎== 09/19 14:40
14F：→ ZMTL: 記憶不完全沒用，像是你Agent每次工作時，判斷這件事情值不 09/19 15:11
15F：→ ZMTL: 值得記可以用jev ，記了一堆日記後判斷值不值得總結也可以用 09/19 15:11
16F：→ ZMTL: jev 09/19 15:11
17F：推 Supasizeit: 有人拿來判斷要不要把工具使用紀錄compacting 前記下 09/19 22:05
18F：→ Supasizeit: 來 09/19 22:05