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给 Codex 里的 GPT-6 装 Jev 动态推理油门
用 Jev 在执行链路上毫秒级调节推理深度,顺畅时少思考、卡住时多思考,实测成本降约 50% 且不丢缓存。
AYi
@AYi_AInotes2026.09.23收录原推发布于 2026.09.22
AYi @AYi_AInotes原推发布于 2026.09.22
兄弟们,这是我近期见过最实用的 Jev 用例之一,给 Codex 里的 GPT-6 装上动态油门,顺畅时少费脑,卡住时才拼命思考,老哥真是个天才哈哈, 实测不仅运行更快、没丢掉原有缓存,连整体成本都直接打了对折(-50%), 比起在任务前盲目挑模型,这种在执行链路上毫秒级自适应调控推理深度的做法,才是接下来降本提速的正确打开方式啊兄弟们 对于每天重度跑 Agent 或长任务的开发者来说,这种把算力动态按需分配的工程解法,才是真正把账单打下来的硬核思路 https://x.com/miu21590/status/2101857866378362926/video/1
这条是引用着另一条写的:x.com/miu21590/status/2101857866378362926
x.com/ayi_ainotes/status/2102358409530192181采集于 2026.09.23 10:17