Jev im Vergleich zu textgenerierenden Modellen
Jev erzeugt keinen freien Text. Ein Vergleichsvideo zeigt den Unterschied zwischen paralleler Entscheidungsfindung und tokenweiser Texterzeugung.
Zur Jev-Bewertung: Fokus auf nicht-algorithmische Entscheidungen
Der Autor argumentiert, dass es unfair ist, Jev mit trivial berechenbaren Fällen zu bewerten und für tot zu erklären, und schlägt einen Benchmark mit 10 verschiedenen nicht-algorithmischen Entscheidungsoptionen vor, um die einzigartigen Fähigkeiten von Jev wirklich zu testen.
i find it so amusing to see people choosing trivially computable cases instead of what makes jev actually unique and then saying how they've killed jev make a benchmark with 10 different non-algorithmic decision choices and then we talking
· 1 likesOpen on X
More like this
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.
