Frost Ming的随机出现
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最近 Jev 还挺受关注的，社区上也有很多各种各样的方案，比如 Laya、SemIf 等。 我也搞了一个可以在家用显卡上训练和运行的 0.8B 多模态决策模型 Dohnuts-0.1.0-0.8B 。用一张 7900 XTX 24 GB，完成了数据准备、后训练、校准、评测和推理的完整流程。 Dohnuts 基于 Qwen3.5-0.8B，参考 Laya 的 RLCD 方法进行后训练。它支持文本和图像，通过一次前向传播，并行回答针对同一输入的多个独立问题，返回选择、分数和概率。 目前，Dohnuts 在 26 个测试任务组上的宏平均准确率为 78.21%；在 JevBench 的 231 道公开题目上达到 65.80%。按各模型原生上下文设置比较，高于已测的 Laya 多语言和 Laya Vision 检查点。同卡 BF16 热缓存测试中，文本、图像单问题延迟中位数约为 15 ms、24 ms。…
#share https://bw.swerdlow.dev/report Jev需要加入战场
用了一天paseo，发现有以下几个不足： 1. 没有会话引用和读取能力 2. 没有steering/queue的控制 3. ACP不支持steering 4. ACP很多能力的启用禁用仍需要写配置文件而不能通过UI 5. 多设备互联繁琐（P2P) 优点（相比lody）： 1. 跨设备文件浏览方便 2. Terminal是一等公民 3. Schedule？（我不用） 4. 全套可self host
！ https://x.com/mizorewww/status/2101473552956555427?s=20
https://x.com/ferstar_org/status/2100805861002355154?s=20
假如你想造一个跑得很快的机器人，那最好的形态是轮子，或者加上履带，而不是一个双足机器人。在这项任务上让它长得像人没有任何意义，还有很高的技术难度。 这就是我认为Jev对于AI界的意义，之前我一直觉得缺失了。希望未来有更多异构的AI模型出现。
https://opavote.com/results/4727898127990784 各方面势力很平均啊，我也参与了投票。其实我还挺喜欢William Woodruff的，但Astral的公开站台很可能导致了他的落选。
bub 贡献者也可以 https://x.com/leon7hao/status/2099029309868364278?s=46&t=rA_7EMcK9LnAsVTcD4VODA