Jev frente a los modelos generadores de texto
Jev no genera texto libre. Un video comparativo explica la diferencia entre decisiones paralelas y generación token por token.
Diffusion LLM podría ser más adecuado para modelos de decisión rápida tipo Jev
La publicación señala que Jev no puede generar coordenadas continuas de clic mediante enumeración, mientras que Diffusion LLM ofrece mayor expresividad a velocidad similar, y predice un Computer de 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
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Este modelo está diseñado para la toma de decisiones en lugar de la generación de texto, generando probabilidades para cada opción en paralelo en vez de respuestas token a token. El autor comparte un ejemplo simplificado de LLM normales frente a este modelo Jev.
