Jev 深度拆解:一个不肯写字的模型,和 Agent 缺失的那层判断
Jev 是 TypeSafe AI 发布的 System One 决策模型:不生成文本,只返回带校准概率的结构化判断。本文拆解它的原理、独立实测数据、真实使用案例与翻车教训,并给出对 QVeris、QVerisLab 这类能力路由产品的可借鉴点。
Jev 是 TypeSafe AI 发布的 System One 决策模型:不生成文本,只返回带校准概率的结构化判断。本文拆解它的原理、独立实测数据、真实使用案例与翻车教训,并给出对 QVeris、QVerisLab 这类能力路由产品的可借鉴点。
Jev 是 TypeSafe AI 发布的 System One 决策模型:不生成文本,只返回带校准概率的结构化判断。本文拆解它的原理、独立实测数据、真实使用案例与翻车教训,并给出对 QVeris、QVerisLab 这类能力路由产品的可借鉴点。
在 8GB 显卡上实测开源版 Jev:Laya 的真实延迟、显存、英文与中文准确率差异,以及三个它真的做不了的场景。
今天 OpenAI 把 Agents API 推到了 public beta。表面看,这是「又一个 API 开放」;往里看,这是把驱动 Codex 与 ChatGPT 的那套 agent 基础设施——harness——从
今天,宇树科技正式发布了 UnifoLM-WLA-1.0,官方给它的定位是"全球首个真正意义上能想、能看、能动的通用人形机器人基础模型"。
从 WSL 迁到原生 Windows 的完整实践:该不该迁的判断标准、必须装的三个半软件、Coreutils 与 Git Bash 的兜底、PowerShell 要不要学、以及文件系统、编码、Dev Drive 的实际坑。
2026 年 9 月 16 日,OpenAI 发布了一份《模型失准报告框架》(Model Misalignment Reporting Framework),并同时附上六份初始事件报告。按官方说法,这些案例来自过去约半年
LLM Wiki 深度评测:从 Karpathy 的 idea file 讲起,实测现成实现,评估把对话产出编译成可查询知识库、并接入已有 Agent 产品的技术路径、成本结构与规模天花板。
过去大半年,「递归自我改进」这个词的出场频率明显高了。相关论文一年多涨了十几倍,头部实验室开始主动披露自己内部的自动化程度,有人给它单独编了指数,也有人把它写进了商业叙事的标题里。
9 月 17 日,智谱 GLM 首席科学家唐杰在 X 上发了一篇长文,顺手转了一篇技术博客(z.ai/blog/glm-built-its-inference-infrastructure)。标题的意思很直白:GLM 自
2026 年 9 月 16 日,Google 开始为 Google Home 放量 Home MCP 的早期访问,17 日被 The Verge、TechCrunch、Engadget 等媒体集中报道。Google Ho
Anthropic、OpenAI、Google 罕见同声呼吁放慢前沿 AI。拆解阿莫迪的三步方案为何没写下一个速度数字,以及真正会让 AI 减速的是电网和折旧表,不是董事会的新闻稿。
Google 把 autonomous coding agent Antigravity 以 Managed Agent 形式免费塞进 Gemini API,预览期沙箱算力由 Google 买单。coding agent 竞争正从「模型强」翻篇到「谁替你付账单、谁掌握 harness」。本文拆解这件事为什么是真正的杀招。