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.
Jev: la salida restringida no es la salida correcta
El post aclara que "cero alucinaciones" necesita contexto. Jev solo puede responder dentro de las opciones permitidas, pero puede elegir la incorrecta. Su contribución real es la especialización: decisiones paralelas, probabilidades nativas, baja latencia.
"Zero hallucinations" needs context. Jev can't produce an answer outside the allowed choices. It can still choose the wrong one. Constrained output, not correct output. Its real contribution is specialization: parallel decisions, native probabilities, low latency.
· 0 likesOpen on X
More like this
Precios, evaluaciones y el nombre Jev
El hilo de lanzamiento explica evaluaciones de flujos code + AI, el precio de entrada anunciado y los tokens de salida gratuitos.
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.
