Jev im Vergleich zu textgenerierenden Modellen
Jev erzeugt keinen freien Text. Ein Vergleichsvideo zeigt den Unterschied zwischen paralleler Entscheidungsfindung und tokenweiser Texterzeugung.
Jev-Überhitzung: undurchsichtige Wahrscheinlichkeitsberechnung, Wert durch eigene Daten
Der Beitrag stellt fest, dass Jev überhitzt; Nutzer legen Fragen, Kriterien und Annahmewahrscheinlichkeitsschwellen fest, doch Jev gibt die Berechnungsgrundlage nicht preis. Eigene Daten sollen den wahren Wert entfalten.
Jevの過熱ぶりが激しいが、、、 利用者側：質問文/criteria/採用確率閾値を設定 Jev内部：何を根拠に確率を算出したか非公開 これは意識すべきかと 自前で仕込むことで真価を発揮するかと
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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.
