Jev im Vergleich zu textgenerierenden Modellen
Jev erzeugt keinen freien Text. Ein Vergleichsvideo zeigt den Unterschied zwischen paralleler Entscheidungsfindung und tokenweiser Texterzeugung.
Wie JEV funktioniert, vereinfacht
Ein Nutzer teilt erste Erfahrungen mit JEV und erklärt, wie es Entscheidungen basierend auf bereitgestellten Informationen, Fragen und der benötigten Antwortart trifft.
here's how JEV works, simplified I've been experimenting with it for the last hour, and it's EXTREMELY good at making decisions with the right references and context you give it the information, your questions, and the type of answer each question needs: > a choice from
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Preise, Evaluationen und der Name Jev
Der Launch Thread erklärt Code plus AI Workflow Evaluationen, den angekündigten Eingabepreis und kostenlose Ausgabetokens.
Jev-Modell: Wahrscheinlichkeitsgenerierung für Entscheidungen, 200× schneller und 400× günstiger als LLMs
Dieses Modell ist für Entscheidungsfindung statt Textgenerierung konzipiert und gibt Wahrscheinlichkeiten für jede Option parallel aus, anstatt Antworten Token für Token zu liefern. Der Autor zeigt ein vereinfachtes Beispiel für normale LLMs im Vergleich zu diesem Jev-Modell.
