Back to topic rankings这个创意挺好的，Jev 实时生成游戏关卡 为什么写这篇
Jev 发布不到一周，网上已经满是“快 200 倍”“永不出错”“LLM 要被取代”。我翻了大量帖子，也跑了一批用例，感受是：真把东西做出来的人不多，大多数是转发、观点和“我打算做一个……”。
远在jev之前，一大堆bert family在2019年就到处横扫榜单了，比GPT-2还要早。
jev能爆火的根本原因，是各个大公司和工业界开始接受AI Agent、AI workflow这个技术范式，各行业各大公司全部内部折腾了一大遍，成本蹭蹭上去了，
这时候jev这种轻量级微缩版小号text classifier又出来了， 本质上是满足行业降本增效的需求，
大家一拍大腿，哎呦我操，又便宜，又速度飞快，模型又小，inference快，简单，还能本地部署，在某些场景下能满足60%的需求，太划算了。
我愿称之为大模型时代的红米时刻、五菱宏光时刻或者Aldi时刻，人民的需求，人民的名义，人民的选择。 扎克伯格开放 Muse 连接器，并宣布AI 时代的 App Store 来了。
以后用户只需说出需求，Agent 就会替你选择产品、完成交易。一个只有 3 人的 API 团队，也可能触达千万用户。
连接器、Agent SEO 和支付，可能是下一轮创业机会。 什么是jev?
朋友圈，微信群似乎火了🤦♂️🤦♂️ 🎉Nice ! Jev 注册成功，赠送了 $5
愉快的周末开始了✌🏻 https://t.co/fkKLywtXSZ
GitHub 上全是 Jev 的衍生项目，疯都疯了。
后面看哪家大模型，率先系统级组合 Jev 类似的功能，我希望这个模型是 DeepSeek-V4.2-Flash。
Jev 当门卫，DeepSeek 当大脑或者 DeepSeek 出候选，Jev 做选择。DeepSeek 负责慢思考和文本生成，Jev 负责快决策和门控。 给大家汇报下成绩，我用JEV做自动化智能交易，现在来看比其他Agent强太多了。
这家伙累计交易114笔，胜率在30%左右，还没算持仓盈利的数据。
我大概看了下，这家伙这轮行情一直做多，没有一个做空，所以后面还要观察会不会做空。
最让我惊讶的是这家伙NEAR的2.7多单一直拿着，从来没有卖出过。
还在继续测试，有啥新情况及时给打击说哈，越来越有意思了。 Jev这么火吗？我都没关注了！！😅
放假呢！！ 看到 JEV 我的第一反应就是接到我的交易机器人上… 刷到好多 Jev 的推文，寻��着这个模型是不是可以拿来做短线交易？
就是那种15s-5min级别上的高频率交易…
有没有正在搞的朋友，分享一下？ 我觉得 JEV 最大的用例是作为快速的超级通用分类器，它在大语言模型的时代，做了一件大语言模型时代之前、小型语言模型没有做好的事情，如果要用 JEV 来快速地组织信息并做出判断，仍然需要大语言模型设计好足够丰富的设计原语 我用wx-cli打通微信后，配合Codex能做到下面的事情：
1. 自动发现线索，飞书机器人通知我，平常勿扰模式
2. 配合飞书CLI自动化将数据导入CRM
3. 自动获取客户的需求到Codex
4. 根据客户需求，用Codex干活
5. 自动开票
6. 用Gmail检查邮箱，查看回款
生态一旦联通，潜力不可想象！！ 停停停！现在要做的事是：
Jev 模型橙皮书
Awesome -Jev GitHub 开源仓库
手把手带你入门 Jev
最值得推荐的 10 个 Jev 最佳案例
Jev 接入任意 Agent 教程
Jev 从入门到变现
文科生分享如何用 Jev 一个月赚到 100 万元 每次用AI赚钱，
都会感慨自己真的赶上了最好的时代。 昨天只剩 1% 额度，硬生生顶了半天加一整夜。
我也不懂自己是怎么顶住的。
所有事情都不敢再叫 Codex 干了。
还要再等 7 个多小时才能重置，最后的煎熬。
用习惯了 Codex，感觉不能用之后像有戒断反应， 总是习惯性地去点一下，看一眼里面的信息。 https://t.co/LIja84Gklw
第二点基本上直接毁掉了一家 AI 创业公司😂 目前国产模型几乎都已经支持原生 Response 格式，可以直接配置在 Codex 中，推荐使用文中的方法直连配置，可以避免代理、格式转换带来的一系列兼容问题 Muse Mac 版发布了：https://t.co/bHiBJXKab6
邀请码可以用 30 次：Redeem my code in Settings within 48 hours of joining and we'll both get 1 billion Muse tokens.
Code: FUAKLX
https://t.co/N0yES2hAGt Jev最适合在实时性强的领域去部署，一个是量化交易，一个是social network互联网社交平台的审核，
还有一个最重要的，就是工业控制自动化领域的大量实时性有一点点强的领域的监控，比如盯着一堆信号和数据仪表盘找出异常转手上报记录。
Jev这种模型肯定是有用，但这些场景比较苛刻，没那么容易找到。 现实生活中有许多群体会议，keynote 是固定的，但是与会者的需求和困惑并非固定的，使用这种���式做的展示似乎可以实时根据分类来显示与会者感兴趣的话题（前提是得先准备好设计原语）
AIPositiveAll-time data
Jev走红延伸至分类器与短线交易用法
Jev在中文X的热度继续扩散，讨论从“为什么突然火”进一步转向模型定位和交易场景。铁锤人称自己放假期间发现Jev已经很火；郭宇认为Jev最大的用例可能是快速的超级通用分类器，可用于组织信息并作出判断，但仍需要大语言模型设计足够丰富的原语；Crypto_Painter则询问Jev是否能用于15秒到5分钟级别的短线或高频交易。相关推文显示，Jev已从AI工具圈外溢到信息分类、Agent分工和加密交易自动化想象，但目前仍主要是用户判断和应用设想，缺少可复现实测、策略回测和稳定收益证据。
#Jev#AI Agent#分类器#短线交易#大语言模型
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