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A collection of 443 posts

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Jev 能做的8件酷事

在这篇文章中，我想看看人们实际在构建什么。以下是八个引起我注意的例子，附带了创建者报告的成本和耗时。开始吧！

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JEV：软件工厂缺失的控制平面

软件工厂正在擅长显而易见

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Laya：Jev AI 开源平替

Jev展示了专业化决策模型的理念。Laya正在采取类似的方向，同时提供开源实现、多个检查点、多语言支持、类型化决策和专门的RLCD训练方法。

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Jev 深度解读

我们一直把 LLM 当作锤子，去砸每一个 AI 问题，哪怕只是简单的决策。

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Jev 不就是个分类器吗？为什么这么火？

为什么 Jev 会突然引起这么多人的兴趣？

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Jev 在智能体中的10大应用

快速模型反应，慢速模型规划：在速度、成本和可靠性方面，类型化决策层优于完整的 LLM 调用。

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Jev AI 的17个应用场景

AI 应用程序的未来可能不是一个巨大的模型做所有事情。Jev 是该架构可能样子的一个早期示例。

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Jev：不说话的语言模型

Jev不是一个写文章、生成代码或解释自身的模型，它返回的是一组决策和概率，普通代码无需解析任何内容即可使用。

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GPT-6 Astra 网页设计指南

在这篇文章中，我将分享使用 GPT-6 打造新网络项目的4步流程。我会展示如何为银行设计一个着陆页。

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GPT-6 Astra：惊叹与沮丧

OpenAI 的新模型哪些方面表现出色，哪些方面不足，以及我如何使用它。

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Astra的Computer Use怎么这么好?

计算机能够自我使用的概念已经存在了很长时间。但 Astra 为何如此擅长？

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GPT-6 Astra 代码审查评测

最大的跃升出现在更困难的跨文件审查中，Astra 的收益达到 20% 超过 Sol，33% 超过 Opus 5。在客户规模上使用这种能力也意味着保护客户数据并评估模型的公共 API 定价。

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Astra AI会改变2D/3D CAD吗？

关于GPT-6 Astra AI对 CAD 行业的冲击的思考。

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Astra AI能干我的土木工程活吗？

我想测试一下，OpenAI的新模型Astra能否完成我做过的工作，以及需要多长时间。然后我会公开分享我花费的时间和成本。

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使用GPT-6 Astra进行UI设计

在本文中，我将分享我使用GPT-6 Astra的3步工作流程来简化UI设计过程。

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图片转3D：开源模型探索

这篇文章与其说是发布公告，不如说是一份实地报告：开源照片转3D领域目前是什么样子，哪些模型真正适合我遇到的限制，以及管道在哪些方面仍然不足。

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GPT-6 Astra：替你操作电脑

OpenAI反复强调的功能是计算机使用。简单来说，Astra可以坐在电脑前完成任务，而不仅仅是解释如何操作。

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为什么对OpenAI Astra感到恐惧？

OpenAI Astra的新架构 — 循环Transformer现在成了一个有争议的东西。

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VGGT：用一个模型替代3D视觉栈

VGGT预测相机位姿、深度图和密集3D点云，只需一次前向传递处理数百张图像——无需运动恢复结构、无需全局对齐、无需优化。

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GGUF 文件名解析

如果你正在使用 llama.cpp、Ollama、LM Studio 或类似工具运行本地大语言模型，你可能见过这样的文件名

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Qwen 3.8 27B：3090比4090快

阿里巴巴的27B模型在4位量化下可以装入24GB显卡。推理努力程度、上下文窗口和推理运行时决定了你得到的结果，而不是显卡。

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Qwen3.8-Flash-Next 快速指南

大型语言模型正在成为强大的软件开发工具，但许多开发者仍然依赖云API来访问它们。

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6GB显存运行Qwen3.8-Flash-Next

阿里的Qwen4架构125B预览版在编码、代理和计算机使用方面击败了前沿封闭系统。我们在5.95GB上运行了完整的检查点。

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DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 的定位很明确：文本能力基本上保持在稳定版 V4-Flash 发布的水平（代理、推理、世界知识），而视觉是主要增量。

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Gemini 3.1: pro/flash-lite/live/tts

Gemini 3.1不是一个带有四个营销名称的单一模型。它是一个路由图：为困难工作提供深度推理，为大批量任务提供低成本吞吐量。