税务文件分类器:覆盖全部语料,每页成本 0.001 美元
作者使用 Jev 构建税务文件自动分类系统,称其完成了全部语料分类,每页成本约 0.001 美元,比原有 LLM 方案便宜 34 倍、快 6 倍,并已将项目开源。

Jev 101作者使用 Jev 构建税务文件自动分类系统,称其完成了全部语料分类,每页成本约 0.001 美元,比原有 LLM 方案便宜 34 倍、快 6 倍,并已将项目开源。
作者把 Jev 与搭载 LLM 的 azooKey 结合,做出无需切换语言模式的输入法原型。日文和英文可以混合输入,只需在句末统一确认。
作者把价格、曲线进度、流动性、买卖流和持仓等数据接入两个决策模型。一天内 Jev 执行 200 多笔交易亏损 17U,Laya 执行 312 笔交易盈利 7U。
把文字稿和节目笔记交给 Jev,判断每个链接主题出现在音频的哪一分钟、哪一秒。作者称处理一集三小时节目用时 0.5 秒,成本约 0.003 美元。
作者通过数织实验总结:规则明确的计算和排列问题更适合传统算法,Jev 更擅长难以写成规则的模糊判断;在复杂任务中,它也可能用更少代码实现近似效果。
作者在本地 MacBook Air 上测试 Laya,并与云端 Jev 比较实时俄罗斯方块决策速度。其结果显示 Laya 每次决策约 40–50 毫秒,Jev 超过 300 毫秒。
JevSearch 先通过 Browserbase 获取前 25 条搜索结果,再让 Jev 评分并返回前 5 条。作者观察到,Jev 经常会把初始排名五名之外的链接选为更相关结果。
作者让 Jev 模拟 100 个玩家测试关卡,预测 33 人能完成,实际有 32 人通过。找到激光窗口这个瓶颈并加宽后,通过人数提升到 36 人。
该工具把最近 100 条不重复的历史命令交给 Jev,让它选择用户最可能输入的命令。它支持模糊意图匹配,并通过分数展示推荐把握。
作者制作了一款剪贴板工具,可用 Jev 根据目标位置的上下文调整粘贴文本,同时保留普通剪贴板功能,目前正在准备公开发布。
黑客松团队展示了终端 AI 工具 Computron。用户可以在终端输入自然语言指令,由集成 Jev 的智能体在 Chrome 中执行相应任务。
作者最初把 Pi 的决策引擎固定为 Jev,随后改造成不绑定单一供应商的 pi-system-one,让 Jev、Laya、von、Reflex 等模型都能处理选择和有限判断任务。
作者整理了 GitHub 上 788 个 Jev 项目,并提供项目目录、选币测试、Jev 在线体验和实测报告等入口。
作者用骰子和已知概率完成 2.4 万次是非判断,质疑热门交易演示是否真的具有优势。其测试称约 47% 的判断在期望价值上出错。
作者先让 Jev 按时间戳判断话题是否变化并切分文字稿,再交给 Claude Code 子智能体生成章节标题。Jev 部分成本约 0.01 美元、耗时 0.5 秒。
作者把推理和决策拆开:Claude Code 负责写作,Jev 负责有限判断。其最佳案例称速度提升 200 倍、成本降低 400 倍,但这不是平均表现。
作者用 Jev 构建过滤器,在代币生成事件前识别短期套利用户,称 4 秒内筛查了 4 万个钱包地址。
作者把 Jev 的使用方式整理成 5 个可直接安装到编码智能体的技能,以及 108 个可复制修改的场景,用于分类、排序和打分等判断任务。
作者用 Claude Opus、Three.js 和 WebGL 制作索尼克风格的无尽跑酷游戏,并接入 Jev 负责判断角色何时跳跃。
作者为现场编程展示制作了“难题检查”工具。观众输入题目后,Jev 会判断能否在 15 分钟内完成,过难时会建议简化需求。
开源演示先搜索网页,再用 Jev 重排结果。作者称在 50 个问题中,74% 的人更喜欢重排后的短列表,86% 的答案出现在前三条。
作者不再把所有工作交给 Astra,而是让 Jev 判断任务分配:本人制作 3D,Astra 调整,Terra 实现,Luna 部署,从而减少整体消耗。
Jev-elator 不使用传统调度算法,而是让 Jev 在实时模拟中选择电梯下一站,并平衡乘客紧急程度、行李等不同需求。
作者测试提示词注入对 Jev 的影响,并制作演示,展示外部输入如何改变模型给出的答案,提醒开发者关注这类安全问题。
作者为 AI 工具、智能体和产品开发者制作了实时路由演示,用 Jev 判断当前请求应该交给哪个智能体处理。
作者通过宝可梦和贪吃蛇游戏观察不同决策模型处理复杂情境的能力,测试对象包括 Laya、Kev、This/That 1.1 和 djev。
tmux-jev 可以检查多个终端窗格,让 Jev 判断哪个任务需要关注。工具默认只读,只有用户明确确认后才会发送操作。
作者把浏览器网球游戏改造成决策模型对战,用轻松直观的方式比较 Jev 与 Decision-Machine-1 的速度、成本和决策表现。
作者为 Jev VJ 工具加入切换积极度、数字键与 Q–P 键手动切换、节日素材,以及 ISF、Shadertoy 和 GLSL 扩展并继续调优。
作者与 Grok 一起制作了一个自回归嘴部效果,并让 Jev 参与构建和判断输出内容。
该工具读取整个代码库,并让 Jev 为每个代码片段与当前问题的相关性打分,帮助开发者快速找到最值得查看的部分。
作者让 Jev 和 Milliseconds 在网球游戏中对战,以直观方式比较两种决策模型的速度和选择表现。
作者完成了一个用 Jev 评估提案的初版原型,用于快速判断方案是否符合预设条件。
作者使用相同标注输入比较 Jev、Llama 3.1 8B 和 DeepSeek V4 Flash。其结果称 Jev 中位耗时 235 毫秒、准确率 82%,并记录了一些位置偏差现象。
作者开放了一个实时页面,让观众观看 JEV 解数织谜题;发布时还有约 550 道题等待处理。
作者参考他人的流程,把 MonidHQ 与 Jev 组合用于自动生成 UGC 广告视频,并称整个成品成本不到 3 美元。
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豆包工作的 /plan 和 /goal ,以及任务队列功能真的非常好用,真的做的越来越好了! 使用豆包工作帮我完成 40 份关于 Jev 的研究文件,并整理成五主题知识库以及研究观察站,为字节团队点赞! https://t.co/1fylU7WU6I
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兄弟们,有了这个jev-chat-jarvis对话副驾军师,让变成聊天达人高手!! 有些话你明明想回,手指却停在输入框上。怕回重了,怕回轻了,怕对方话里有刺你没听出来。 Jev 聊天助手把这件事拆开了:先看懂对方在要什么、风险有多高、现在该不该接,再给你三条已经排好序的口语回复。点一下填进输入框,发不发还是你自己点。 它挂在微信、QQ、X 私信、飞书旁边。不改聊天软件,不 hook,不读数据库,只读屏幕上正在显示的对话。飞书正文读不到就用本机离线 OCR。任何情况下都不自动发送,转账、红包、收款一律不碰。 判断、回复、视觉三路接口可以分开填,密钥存在本机,聊天内容只在分析那一刻发给你自己配的模型。本地还能放笔记和联系人档案,分析时…
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Jev模型很火,到底是坑还是宝藏? 我们做了6个机器人,每个机器人1000美金,把数据全部塞给Jev去自动化做交易。 设计了3个合约机器人和3个预测市场机器人。 完全无人工接管,风控,资金投入,止盈,止损,下单全部由机器人自动化决策,我们只负责投喂数据。 https://t.co/HDP4kh8nAv https://t.co/BswwFybXuJ
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开源了!我把 Rime 小狼毫 + Jev 打造成了颜值与 AI 兼具的「终极形态」✨ —— 告别繁琐改 YAML,开箱即用的现代化智能输入法:Rime-Capsule-AI 做这个项目的初衷很简单: Rime 极其强大、隐私本地可控,但原版配置劝退、默认皮肤老旧、调个快捷键还要查半天文档。 所以我花了很长时间,做了一个真正符合现代直觉与审美体验的开箱即用版本: 🔗 GitHub: https://t.co/Yupu8mRiDG 🌟 核心亮点速览: 1️⃣ 颜值天花板 · macOS 极简暗黑胶囊 摒弃传统刺眼的亮蓝大色块,采用苹果原装深灰半透明圆角卡片(#201E1E)+ 微亮深灰高亮胶囊(#423C3C),搭配 12pt 苹方…
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我让 Jev 帮我决定该退哪个 AI 会员。 ChatGPT 和 Claude 都是每月 $200,我填的用途一样:每天写代码、做视频。结果让它只能留一个,它给 ChatGPT 64%,Claude 36%。 同样的价格和用法,它为什么更想留下 ChatGPT?我本来以为会反过来。 决策放下面。你们二选一会留谁? https://t.co/oZ7AwtGee2
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使用 JEV 玩贪吃蛇、打坦克,弱爆了,刚好前端时间用 astra 写了一个纪念碑谷的关卡https://t.co/JIJCUOQBMy,来玩个找不到 dom 的 3d 游戏,能成功算你厉害。截止发帖,已经玩了 15 分钟了,第一个机关都还没正确打开 https://t.co/E9KTBTegfz
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我用 Jev 做了一次 BTC 纸面交易实验,想验证一个很具体的问题:模型的方向判断,扣掉真实会遇到的交易成本后,还有没有价值?目前收集了约 6.2 小时数据。(1/6) https://t.co/c4rt100RD5
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@Melinda58883532 已将 ChatJEVs 收录到 Jev Gallery,整理了意图判断、候选生成和排序的流程,并标注作者、源码与数据处理边界。收录页:https://t.co/n29ywzximy
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我给六个Grok机器人换了个新大脑,花了0.04美元,然后去睡觉。1000美元变成了3833.92美元。 新一轮的第一天。同样的机器人,同样的本金,只改了一件事。 我接入了Jev。 Jev做的事很简单,你把一堆东西丢给它,它给你一个结论。就这样,0.1秒出结果。 那些卖信号的人,每月花200美元,买一个模型,让它对一个问题嚼上六秒。Jev的成本是,你喂它一百万词,四分钱。答案那一侧,免费。 所以我不再问它某一个币了。我把整个市场丢给它。 1000 → 1153.54 → 1028.02 → 1611.60 → 3386.65 → 3833.92 14:01,Jev读了107个实时ticker,砍掉102个,留下一个。 15:35,…
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用Jev做了一个预测btc 5分钟市场的涨跌的交易机器人 利用Jev的低延迟优势来取代量化机器人的公允价值计算,参考数据为流动性最好的币安btc合约市场的订单簿 交易策略为当前polymarket上涨跌价格比jev计算的低的话就买入,相同或者更高则卖出 测试金额为1000u来跑paper trading 围观地址 → https://t.co/ft4xrPoyRE
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推荐一个有点离谱的开源项目:Jev Chat Jarvis,直接给微信 / QQ 装一个“AI 对话副驾”。 你聊天时,它会在旁边先判断对方真实意图、危险等级、想要什么、该不该马上回复,然后给你生成 3 条候选回复,点一下就能填进输入框,但绝不会替你发送。 目前 Android 已跑通 微信、QQ、X 私信、飞书,而且不 Hook、不改微信、不读数据库,主要通过无障碍和本地 OCR 读取屏幕上的聊天内容。还支持联系人档案和本地知识库,让 AI 知道“这个人是谁、以前聊过什么”。 以前 AI 教你怎么聊天,现在它直接坐在聊天框旁边给你当军师。 GitHub: https://t.co/jpjEqKIFii
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受启发也搞了一个,用 Jev 识别剪帖板信息实现表单自动填充 https://t.co/pvYnvmHBGA
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我给 tibo 做了个插件,判断 tibo 这条帖子有多大的几率会重置 codex 额度,使用 jev 模型来判断 https://t.co/yoJBCb10MC
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二开做了个五子棋,跟 Jev 对战,群友测试了一下都说简单,如果这都不能闭着眼睛赢说明自己已经告别下棋了🤔 https://t.co/9ydKUkYKNr https://t.co/Z9YeKNddPL
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做了个小猫生存游戏 让官方 Jev 和本地 Laya (mlx)一起保护小猫 每一步由模型自己选 小猫会因此吃饱、受伤,或者饿肚子 结论:Jev 更准但慢,Laya 极快但不准 三种关卡各测三次 官方 Jev 通关 3/9 局 全部来自找饭关; 本地 Laya 通关 0/9 局 Laya 虽然每局都回过家,却没能满足各关的饱腹、健康或保暖要求 兄弟们说关卡设计是不是难了点? 后面会做个 Jev-Like 决策模型闯关排行榜
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一个视频让你完全看懂JEV的恐怖能力 我用 hugging face 上的 500 条真实电商客服数据做了一个电商客服分单工作台,让 JEV 和 DeepSeek 处理同样的 500 条测试工单: 识别客户诉求,自动分到退款、物流、催发货等不同类别 结果是: JEV 用了约 83 秒,完成全部 500 条,花费0.01美金 DeepSeek 在这轮停单收尾后,完成了 173 条,花费了0.06美金 我看到左边已经全部归档的时候,右边才处理了三分之一左右,还贵了5倍 为什么会产生这么恐怖的差距?底层逻辑是这样的: DeepSeek 这种通用模型本质上是在“逐字写文章”: 哪怕你只让它做个最简单的“是/否”判断,它在后台也必须一个词一…
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看完@NFT_Chen Laya × Jev 的贪吃蛇对比,我按照他给的源码库照着这个思路做了个「陨石穿梭」🚀 同一套陨石、同一套规则,双屏自由跑 30 秒:左边飞速穿梭,右边还在等下一步。 把决策延迟变成游戏画面,差距一下就直观了。 https://t.co/xQscBdtAbX
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昨天,女朋友拍了一张我账户里的 $89 余额照片。 17 小时后,TRENCHNET 把它变成了 $13,400。 我一次鼠标都没碰。 全程交易通过 FOMO 实现: https://t.co/81yatndv6u 我们本来打算看电影。 “启动你的东西,然后我们出发吧。” 16:05,我启动了它。 16:39,系统在其中一位选定的交易者入场后买入了 $CALI。 Astra 知道它有分小份建仓的习惯。 我们的第一次买入也很小。 17:18,它又加仓了,紧接着是它惯常团队里的两个钱包。 图表记录了这个序列。 系统还没加任何东西。 18:02,来了一位之前很少和他们重叠的买家。 Jev 评估了这个入场点。 Astra 解释了为什么买家…
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卧槽! 我把 Jev 用在 Grok Bot 里管理 X 书签了 经常是浏览 X 帖子觉得可以就点了书签收藏,事后就是收藏即封存基本就没打开过了 想去查也是翻半天才能找到有用信息, Jev干起这事来是真方便 整个流程十分简单, 照着文章操作几分钟就能用起来 https://t.co/Id4OmxcPdR
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基于Jev做了个AI选股工具 https://t.co/oTXwoNbw9h,专注中国A股,免费无广告,欢迎大家来玩😁 https://t.co/v9iqkzQ71w
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我给jev包装了一层tokenizer,现在你可以和他对话了,并且有一定上下文能力 https://t.co/tW0JYDHK8Y https://t.co/UqcwEW1TKa
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基于FastJev 跑通了 Jev Ultrafast 的官方浏览器任务。 单张 RTX 5090,本地 Qwen3.8-27B EXL3 连续完成 Lisbon 搜索、Design 筛选、免费取消和打开 Casa Flora:5 个浏览器动作,第 6 次决策返回 DONE。 单次录制端到端 10.375 秒,决策请求延迟中位数 1.388 秒;FastJev 0 输出 token,录制中 0 次 TypeSafe API 调用。 源码 revision、决策 trace 和录像都在这里: https://t.co/S7SpS13066
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围观了一天这个下注5分钟BTC涨跌的,不出意料的是亏了接近20%,虽然是paper trade,但这似乎没有展示出任何Jev的能力。 突发奇想,如果把结果直接反转呢?计算结果是涨就买跌,计算结果跌就买涨,或许直接负负得正了。 https://t.co/gDMWqshIzr
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我的 Jev 股票交易员,把我交给它的 10 万美元做到了将近 21 万美元,基本翻倍,大幅跑赢同期 S&P 约 60% 的涨幅。 2022 年 1 月 1 日,我给了它 10 万美元,又把 William O'Neil 的动量交易策略交给它,同时定下一条绝对不能违反的规则: 它每天只能看到当天早上市场参与者能看到的信息。 没有事后诸葛亮,也不知道哪些股票后来会成为赢家。 代码开源在这里: https://t.co/D4So9ZJf1q
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来这里看成品:实时盘口订单流,大户挂单追踪,jev 支撑压力预测 https://t.co/ZV7jbsBBHh
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我用本地 Jev (SemIf + Qwen3.5-4B)修改了我的 Telegram 群組刪廣告 Bot。 它推理只要 0.7s。 替代了原來 Gemma 4 e4b 的中間層,而且準確率更高。 https://t.co/1iaAIzeDmE
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