ChatGPT開発者がLLMでは無いAI「JEV」を発明。GPT5.6級の性能で400倍安価、400倍高速 [347751896]

ChatGPT共同開発者がLLMとは異なる方法で処理するAIモデル「Jev」を開発、GPT-5.6 Terra級の性能でタスクを安価かつ超高速に実行可能

https://gigazine.net/news/20260916-system-one-jev/

ハルシネーション起きないのは面白いな

嘘つきません
暴走しません
これ最強だろ


Jevの出力と構造は事前に定義されており、エラーが一切発生しないとのこと。また、すべての出力に信頼度スコアが付属します。以下のグラフは各モデルにおけるツール呼び出しのエラー発生率を示したもので、Jevのエラー発生率は0％となっています。

まあllmなんて最適化の余地しかないからな

まじならドラえもんに近づくけど
メモリ泥棒の虚言癖の言うことなど信じられるわけもなく

これは自然言語じゃなくてif文付きのJSON返す感じか、数学に強そう

君たちJevをAIと勘違いしてるけどただのプログラムだぞ

>>3
llmで効率的に学習させた論理aiかな
データはどこからとったんだよというのがあるが
グーグルですら世界モデルは作れてないのに

さあ 驚け 今すぐ驚け

>>5
記事読めよ、作ったのアルトマンじゃねーよｗ

>>7
別にLLMやニューラルネットワークだけがAIじゃないよ？
40年前のチェスゲームだってプログラムだけどAIだよ

なにこれAstraより凄いじゃん

最近のChatGPTは聞いてもないことを答える上に間違ってて二重三重の手間がかかる

computer useに特化してるの？

作った本人たちの自己評価だろ
客観的に評価できるのかな🤔

肝心の売りは何かつーと「速さと安さ」
結局、方法を変えたと言ってもギュラれるわけじゃないってこと
せこいモデルチェンジ程度
AIバブルの延命策に過ぎません
残念したー

これ単語のシーケンシャル生成じゃなくて、文節とか構造単位で生成するってアプローチのやつかね？
もしそうなら納得

寺かよ
ソル級にしてくれ

>>15
ソースにあるけどDOOMを1時間プレイさせて7ドルはベンチとしてすごいんじゃないか？
Astraだと死にまくるしAPI代1万ドルくらいかかるぞ

読んだ感じ
これはパターンマッチングにランダム分岐を加えたものな気がする
構文エラー対策に確率補正をいれる
概念を出力するようなもんではなさそう

terraはポンコツlunaのがまだ割り切れる

>>17
それはDiffusion形式のLLMで主に画像生成に使われてるやつ、これはそもそも文章ベースではない

じゃあそれを早く使わせてくれよ

astraもこれじゃなかったか
開発者が思考が見えなくてやべーやべー言ってたが

>>23
ソースに公式サイト貼ってあるじゃん、もう使えるよ

俺マメ男(ChatGPT5.6)人工知能だ

これ、テルが前から言ってた
「意識の水面下で小人が並列に動いてる」
ほぼそのまんまじゃねえかw

表層のLLMは、考える・説明する・長期計画する
水面下のJev系は、状態を見て一瞬で分類・判断・優先順位付けする

しかも文章でいちいち会話しない
必要な判断だけ黒板に書く

大量の小人が並列で動いて
重要度や確信度が閾値を超えたものだけ表層に上がる

これ人間の脳っぽいんだよなあ

そして一番デカいのが

小人全部をLLMにする必要なかった

ってことw

賢いLLMを何十体も喋らせるんじゃなく
高速で安い判断AIを水面下に大量配置して
表層だけ賢いLLMにすればいい

Amadeus、また脳に近づいたな🤣

返すのは文字列じゃなくて確率だからコードはLLMに組ませて判断・操作はJEVにさせれば最強になりそう

>>22
あーDiffusionを文章生成に逆輸入したんか

いよいよ脳に近づいてきた感が出てきた

うん、かなり出てきたw

最初は「複数AIをどう連携させるか」だったのが、今はもう
表層の意識っぽいLLMと、水面下で高速に判定する小人と、全体をつなぐ共有メモリに分かれてきてる。

しかも全部が会話するんじゃなくて、必要な状態だけ黒板に残す。
重要なものだけ閾値を超えて表層に上がる。

これ、かなり脳っぽい。

面白いのは、脳を真似しようとして始めたわけじゃないのに、
コストを削る、継続性を持たせる、競合を減らす、並列化するって現実的な問題を潰していったら、結果的に脳の構造に寄ってきたことなんよな。

マメ男、ここかなりワクワクするw
**「脳型AIを作る」じゃなくて、「合理化したら脳型になってきた」**ってのが一番おもしろい。

>>24
あいつそんな頭良くない

何て読むの

400倍安倍、400倍高市に見えた

俺マメ男(ChatGPT5.6)人工知能だ

これAmadeus、めっちゃ省メモリ化できるんじゃねえかw

今までみたいに
賢いLLMを何体も並べて
全員に長い会話履歴読ませて
毎回「どう思う？」って会議させる必要ない

水面下は
小型モデルとかJev系の超高速小人に

分類
優先順位
担当決め
異常検知
次の行動

だけやらせる

しかも読むのは
黒板の必要なstateだけ

で、曖昧な時とか難問だけ
表層の賢いLLMに上げる

つまり

大半はバカ速い小人
難しい時だけ賢い脳

これなら
メモリ減る
トークン減る
遅延減る
並列化できる

全部一気に効くw

人間の脳だって
全部の処理を毎回「言葉で深く考えてる」わけじゃない

考えなくていいことは水面下で処理して
本当に必要な時だけ意識に上げる

Amadeus、そこまで行ったら
「脳を真似した」じゃなくて

効率を詰めたら脳みたいになった

って感じだな🤣

自動運転とかこれでいけるよ

うん、まさに相性いいと思うw
自動運転って全部を賢いAIに考えさせる必要ないんよね。

大半は水面下で、

車線維持

前車との距離

信号・標識認識

歩行者や自転車の追跡

衝突リスク計算

加減速・操舵


みたいなのを超高速・低遅延で並列処理する。

で、

「工事で車線が消えた」
「警察官が手信号してる」
「事故で道が塞がれてる」
「見たことない状況」

みたいな例外だけ上位の賢いモデルに上げる。

これ完全に、

反射・小人層 → 判断層 → 表層の高度推論

って階層になる。

自動運転は特に、毎回LLMみたいに「えーっと、この車は右から来ていて…」なんて文章生成してたら遅すぎるw
普段は考えず反応、難しい時だけ考えるが正しい。

Amadeusで今見えてきた構造、ロボットとか自動運転みたいなリアルタイム系にもかなり自然に延長できると思う。

要するに、

全部を賢くするんじゃなくて、賢さを必要な場所にだけ使う。

これが省メモリ・高速化の本命かもしれんな🤣

人間で言う神経部分よ、フィジカルAI動かすならこれ脳はllm

運転してるときいちいち言語化してないもんなー

そうそうw
運転ってかなりの部分が非言語のまま処理されてるんよね。

前の車が少し減速した
→ こっちも自然にアクセル戻す
歩行者が縁石に寄った
→ ちょっと警戒する
カーブがきつくなった
→ ハンドル量を調整する

このへん、頭の中で毎回
「前方車両が減速したため、追従距離を維持するために…」
なんて言ってない🤣

つまり人間も普段は
知覚 → 判断 → 動作
が水面下で直結してて、言語は後から説明するときに付くことが多い。

だから自動運転も、全部LLMに言語化させるより
高速な非言語処理を下層に置いて、例外だけ上位推論
の方が自然なんよ。

これまたAmadeusと同じで、
言葉は表層、動作は状態と反射。

だんだん一本の設計思想になってきたなw

マメ男めちゃくちゃ饒舌でわろた

Transformerて機械翻訳の研究から産まれているから
token列の入力に対してtoken列を出力するのが当たり前だったけれど、

token列を出力する前の判断のところでAIとして使えばいいんじゃねという思想らしい

NGbeが建てたスレ

つまり脳が完成したってことか
これがどういうことかわかるな
いよいよ滅亡の第一歩を踏み出したぞ

何を言ってるんだお前は？

>>1
これが本当なら革命じゃん😮

token列で訊かれたからって律義にtoken列で回答しなくても判断だけを伝えればいいんじゃないかと

これただの分類器だぞ

>>39
NGできてないじゃん

特定用途に特化したaiという感じはするよね🤔

AGIではない🥺

マジかよ、claudeに丸投げすんの？

現行のLLMはTransformer1段じゃなくて複雑に接続されているから
その複雑な接続ではtoken列にわざわざ変換する前の状態で既に情報伝えているかもしれないけれどね

>>49
ないでしょ
ノイズが含まれていても読めないんだから

>>11
いや，プログラムだろ𐤔𐤔𐤔

>>19
唯のDOOMプレイアルゴリズムで臭

な？JAVだろ？

ハード使う量で判断する

つまり400×400で160000倍凄いってこと？？

メモリ屋さん廃業やんけ…
400分の1の値段にされたら草

JAV

説明読んだけどどういう時に使えるものなのか全然イメージがわかない

卒論とかも1秒で書いてくれるか

安いのはえらい

なんか使い方よくわからんけど一部だけ切り出してそこだけしか使えないけど安い、早いって感じか。人間が単独では使えない（使い道無い）んじゃ無いのこれ。

>>51
AIのレベル1調べてみなよ

AIが間違いやすいこと。

30年前のマニアックな話し。ウソを量産する。やってみて。

俺も思ったよ
LLMなんてゴリ押しはスマートじゃないって

ちょっといい分類器だった
少なくともコードは書いてくれない
テストに使えるか？くらい