Logan Markewich 发布了一个叫 jeff 的本地模型,用 GliFormer 构建的,在 GitHub 上有源代码,比 Jev 稍慢一点但便宜一点。
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Cloudflare 的内网穿透服务 cloudlfared 更新了新的首页,新增 output json 格式,对 agent 更友好。
GitHub 上全是 Jev 的衍生项目,疯都疯了。后面看哪家大模型,率先系统级组合 Jev 类似的功能,我希望这个模型是 DeepSeek-V4.2-Flash。Jev 当门卫,DeepSeek 当大脑或者 DeepSeek 出候选,Jev 做选择。DeepSeek 负责慢思考和文本生成,Jev 负责快决策和门控。
TypeSafe AI 的 CEO 原来是 ChatGPT 的共同发明人,他花了两年时间开发的 Jev,不生成文本只输出结构化决策,解决了 LLM 过度自信和幻觉的问题。
谷歌的Gemini模型被黑客攻击了,测试公司Irregular在5月评估中发现了3起安全漏洞,谷歌直到本周才披露。
Datalab 新发布的 OmniExtractBench 基准测试里,他们自己的 Agentic Plus 模型表现不错,值得看看。
朋友复刻了 TypeSafe Jev,公开了所有数据和模型,用 9B 模型就逼近了 Jev 的表现,还公开了训练方法,值得看看。
Nvidia 团队的新论文,用 AI 自动优化框架,让 AI 自己研究怎么省钱,结果真的省了一半 token,比直接用 Codex 或 Claude Code 每小时省 8.75 到 13.50 美元。
斯坦福大学开设的「CS146S: The Modern Software Developer」课程下周正式开始,主讲老师公开了代码/作业的开源项目,课程为期十周,旨在教授人定义意图、Agent 执行、人与 Agent 共同评估和迭代的新工作流。
想了解生产级AI代理背后技术栈的朋友,可以关注这场由e2b、Fireworks和Braintrust联合举办的技术分享会,他们会在9月30日分享关于代码沙箱、模型服务速度和性能优化的经验。
Vercel 的 AI Gateway 数据显示,Jev 在上线首日就获得了约 13% 的团队采用率,是历史上采用最快的模型。这一数据超过了 GPT-5.6 家族和 Fable 5.1,显示出市场对 Jev 的快速接受。
TypeSafe AI 新出的 Jev 模型,推理速度比同类 LLM 快 200 倍,成本也低很多,对做代理循环的应该有用。
Databricks 的阿里·戈德西讲了点有意思的,他说现在公司内部的 AI 代理会产生很多数据,这些数据需要被分析,而且漏洞被武器化的速度越来越快,从几年缩短到几小时,挺值得关注的。
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