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: revolucionando la capa de decisión de los agentes de IA
Presenta la arquitectura Jev: en lugar de dejarlo todo al LLM, Jev se encarga solo del juicio y estandariza las decisiones mediante Choice, Score y Noul, con una incorporación en cuatro pasos.
【衝撃】 AIエージェントの作り方が変わる Jevは「実行」ではなく「判断」だけを担う Choice / Score / Noulで意思決定を型にする 導入は4ステップから始められる LLMに全部やらせる設計から分離する この4枚を見ると強さが一発でわかる 実装の全体像は👇
· 3 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.
