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.
Cómo funciona MetaCog con Jev y otros modelos System One
Explica cómo funciona MetaCog internamente: los LLM por sí solos eligen pensamientos incorrectos, mientras que Jev y otros modelos System One pueden decidir por ellos, como una herramienta de árbol de decisión sobre los agentes.
How MetaCog works under the hood. LLMs alone choose the wrong thoughts to have. Jev and other System One models can decide for them. Like the classical 'decision tree' approach... MetaCog can be thought of as a decision tree tool you place on top of your agents. It saves both
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Modelo Jev: generación de probabilidades para decisiones, 200× más rápido y 400× más barato que los LLM
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.
