InstructGPT 共同作者发布 Jev 工程 PDF,称 agent 成本最高降 400 倍
Redo · x · 2026-11-10
- Jev 创始人、InstructGPT 共同作者 Diogo Almeida 发布了一份关于构建 Jev harness 的 PDF,主打收益:最高 200 倍加速、400 倍降本。
- 核心思路:速度与成本的关键不在模型本身,而在模型外围的 harness——找出 agent 中隐藏的决策点,把问题写成单一模型就能答好的形式,基于校准后的置信度做路由,难题才交给 Kimi K3 处理。
- 用法很直接:把 PDF 和配套文章丢进 Claude Code 或 Codex,让它自己重建这套配置,作者称一个晚上就能跑起来,成本账另有文章称 agent 账单可砍 90%。
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