Jev有必要吗？🤔

真有价值的话，难道同一个大模型不能多提供一个api实现同样的机制吗？犯得着跟它打配合？

我觉得价值肯定是有的，但是应该没有炒作的那么大

https://linux.do/t/topic/2922677?u=kuraudowelle

和harness一样。

不知道，我还在等

等先行者把玩法都摸透了，我再来用现成的方案

我也同意，这个东西用在推介系统，审核系统，post-train评判等等的有用。不过人家用的真的是…

因为最近在做游戏demo找实习，我是在想能不能接到游戏里面去，然后玩家直接语音或者打字，jev判断你的语言属于攻击性还是别的什么，之后npc方便选择进预设脚本，感觉比只给几个选项要有意思点

感觉这个可以，但就和旧的那种语义分析小模型没有任何区别

代码评审或者选择模型肯定是不适合的。只能用来处理那些后果不重要的事情，比如短信分类这种。选错了也不重要的。

但换一个角度如果不重要的事情随便让ai写个硬脚本也可以。

当然是没必要

觉得有必要的人，应该已经在自己系统里部署了基于llm的分类器了，只是速度稍微慢一些，价格稍微高一些

他们把分类器，换成jev，能省点钱能提高一下速度

这就是jev的意义

其他人，如果之前没有使用基于llm的分类器的话，那么是没有jev的需求的

所以就是没那么必要

主要我的想法是让面试官觉得我的项目有创新点跟上了时代 ^-^

如果是针对某个场景快速分类的话 我觉得本地部署的分类器应该各方面会比jev更好？毕竟有实际需求应该或多或少优化过特定场景，或者没那么速度敏感。还避免了各种诸如信息泄漏，服务波动等等各种杂七杂八的问题。

分类器最常用的就是敏感数据判断路由

但是吧，判断敏感数据就是为了判断哪些不能上云

所以，分类器做成云端服务确实比较尴尬

jev肯定是有一些不得已的原因，所以这个版本不能开源。。。

比如，它的基模可能用的是千问，如果开源的，这个公司的神话就破灭了，投资人不会为了一个千问套壳的东西投他的

对。就像这种营销出来的伪需求：https://www.bilibili.com/video/BV1ZLht69E7b

算法还是重要的。

佬们，我想问一下嵌入式+jev目前有搞头吗？

我想，以后随着模型越来越强大，这些都会变得没必要，最终就是极简。