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.
Comprobación de alcance de Jev
Jev realiza una verificación de alcance en cada turno de código, marca los hunks que el prompt no solicitó, juzga por hunk y no por PR completo, y ofrece opciones In scope / Check scope / N unrequested. Solo por sesiones por ahora.
scope check on every code turn Jev flags hunks the prompt did not ask for → chip under the reply: In scope / Check scope / N unrequested → hover lists each flagged file + hunk judged per hunk, not the whole PR → sessions only for now
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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.
