Jev مقارنة بنماذج توليد النصوص
لا يولد Jev نصا حرا. يوضح فيديو مقارنة الفرق بين اتخاذ القرار بالتوازي وتوليد النص رمزا بعد رمز.
قد تكون Diffusion LLM أكثر ملاءمة لنماذج القرار السريع من نوع Jev
تشير المنشورة إلى أن Jev لا يستطيع توليد إحداثيات نقر مستمرة عبر التعداد، بينما يقدم Diffusion LLM تعبيرية أقوى بسرعة استدلال مماثلة، وتتوقع Computer بـ 50 mspt.
woc一语点醒梦中人，Google果真有高人在的，Diffusion LLM才是最适合Jev这种快速决策模型的架构，而且可以在保持推理速度相同的同时有比Jev这种模型更强的表达能力（比如要生成鼠标点击动作，Jev是没办法通过枚举选项生成连续点击坐标的，但是DLLM就可以） 过一段时间说不定就会有50 mspt 的Computer
· 0 likesOpen on X
More like this
التسعير والتقييمات وأصل اسم Jev
يشرح خيط الإطلاق تقييمات سير عمل code + AI وسعر الإدخال المعلن والتوكنات الناتجة المجانية.
نموذج Jev: توليد الاحتمالات لاتخاذ القرار، أسرع 200 مرة وأرخص 400 مرة من نماذج اللغة الكبيرة
صُمم هذا النموذج لاتخاذ القرار بدلاً من توليد النص، حيث يُخرج احتمالات لكل خيار على التوازي بدلاً من استجابة رمزاً برمز. يشارك المؤلف مثالاً مبسطاً يقارن بين نماذج اللغة العادية ونموذج Jev هذا.
