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.
La frontera de decisión cerrada de Jev: ranuras enumerables vs. LLM
El post sostiene que Jev encaja en decisiones cerradas: elegir la herramienta, llenar ranuras enumerables y usar un LLM solo cuando la entrada no se puede enumerar, lo que considera la línea correcta.
Jev for the closed decision -- pick the tool, fill the enumerable slots -- and an LLM only where the input can't be enumerated. That's the right place to draw the line.
· 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.
