推文

@Lonely__MH · 2026-10-15 22:34

🎉恭喜！Jev 1.14 发布，多模态能力正式上线！（见录屏） 与传统生成式多模态模型不同，JEV 专注于提供非自回归的结构化输出，直接返回概率和数据，无文本叙述，更便于后端代码 （if-else）直接调用 同时，上下文窗口扩展至 262K，多语言处理能力也得到了显著提升。 🔥模型底层的 4 种基础原语如下： 1. noul（二元条件判断）：直接返回 0.0 ~ 1.0 的单一浮点数概率值，例如用于判断图片清晰度，便于设定硬性逻辑阈值。 2. choice（多选一单项分类）：支持最多 255 个类别的单选标签，输出命中项、置信度及完整的概率分布。 3. score（阶梯量表连续打分）：针对 2 至 10 级的离散标准输出平滑的加权得分与各级概率。 4. 🔥 box（视觉边界框定位 · 最新支持）：直接返回目标物体的归一化矩形坐标 {left, right, top, bottom} 主要落地应用场景： - 图像与视频自动化流：在批量拼图、视频剪辑、图像编辑管道中作为高效的决策中转，快速判断素材状态。 - 内容合规与风控网关：利用 noul 和 choice 快速实现多语言、多标签的敏感内容判定，替代文本解析链路。 - UI 与 RPA 自动化测试（这个功能非常实用🔥）：结合新增的 box 原语，精准定位弹窗及报错区域，无视前端布局调整。 - 批量高频质检：基于 score 实现量化筛选。由于输出零 token 计费，输入仅 $0.042 / 百万 Token，在大规模流水线中具备明显的成本优势 以上。 传送门👇🏻

曝光 1019 · 评论 2 · 点赞 5 · 书签 5 · 曝光/时 755.0893498248785