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.
Arquitectura completa de Jev: evaluación paralela sin tokens mediante estado y preguntas tipadas
La publicación describe la arquitectura completa de Jev: la entrada es tu estado actual (objetivo, progreso, evidencia) más preguntas tipadas adjuntas, sin prompt ni historial de chat; el procesamiento no genera tokens y Jev evalúa cada pregunta en paralelo.
Jev's complete architecture, in one post: Input: your current state (goal, progress, evidence) plus a set of typed questions attached to that state. No prompt, no chat history. Processing: zero token generation. Jev evaluates every question against the state in one parallel
· 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.
