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CASE FILE / 模型与 Agent 路由

我刚刚构建了Easy-Jev,一个任何人现在都可以尝试的Jev演示

我刚刚构建了Easy-Jev,一个任何人现在都可以尝试的Jev演示! 更改输入并实时查看分类变化。 我的硕士论文是关于分类模型的,所以看到非常有用的算法的现代化版本很有趣 Typesafe是正确的,因为LLM只是智能的一种方法,我认为随着时间的推移,我们将看到dif模型的混合体分解和分配问题的正确部分,总体使用更少的代币并依赖LLM来获得更少的答案。 我看好我所谓的“组合输入”方法:将一个陈述分解为一系列分类,并将每个分类路由到正确类型

作者:Rory Garton-Smith @rory_builds
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Rory Garton-Smith · @rory_builds

案例拆解

我刚刚构建了Easy-Jev,一个任何人现在都可以尝试的Jev演示! 更改输入并实时查看分类变化。 我的硕士论文是关于分类模型的,所以看到非常有用的算法的现代化版本很有趣 Typesafe是正确的,因为LLM只是智能的一种方法,我认为随着时间的推移,我们将看到dif模型的混合体分解和分配问题的正确部分,总体使用更少的代币并依赖LLM来获得更少的答案。 我看好我所谓的“组合输入”方法:将一个陈述分解为一系列分类,并将每个分类路由到正确类型的模型,而不是仅仅用LLM强行执行整个过程 抄送/ @CompleteSkeptic @typesafeai 下面的链接,请欣赏

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原帖内容

I just built Easy-Jev, a Jev demo anyone can try right now! Change the inputs and watch the classifications change in real time. I did my master's thesis on classification models so it's fun to see a modernized version of a very useful alg Typesafe are correct in that LLMs are just one approach to intelligence, and I think as time goes forward we’re going to see a hybrid of dif models splitting up and allocating correct parts of a problem, using less tokens overall and leaning on LLMs for less of the answer. I’m bullish on what I call 'combination input' approaches: breaking a statement down into a series of classifications and routing each to the right type of model rather than just brute forcing the whole thing with an LLM cc / @CompleteSkeptic @typesafeai Link below, please enjoy

这个案例说明了什么?

  • 先用 JEV 决定走哪条模型或工具
  • 高置信度自动路由,低置信度升级
  • 这是最常见的生产接入方式