OrcaRouter 实测 JEV:去掉自回归可省 1-2 个数量级推理算力
Dan_Jeffries1 · x · 2026-09-23
OrcaRouter 团队花几天内部复现、测试并尝试改进 JEV,总结出 5 点发现:
- 核心思路可能成立:若答案空间有界,就不该逐 token 生成答案;去掉自回归解码可省 1–2 个数量级的推理工作量。
- 护城河在数据而非 RLCD:Laya 已开源实现与权重,缺的是合成数据配方;他们的实验也指向同一结论。
- 「开源已击败 JEV」是基准幻觉:同一 checkpoint 在分布内得分 0.769,换到 OOD 场景骤降至 0.541,换分布后所谓突破大半消失。
- 计算最优≠可学习性最优:他们把状态移出问题序列以省算力,结果掉了 27 分——省了 FLOPs 却损害了学习效果。
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