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 es adecuado para resolver problemas de dominio: mejor combinado con lógica y LLM
El post comparte muchas ideas de Jev y señala que Jev es adecuado para resolver problemas de dominio, funcionando mejor combinado con lógica y LLM que por sí solo.
ここで大量のJevアイデアが公開中 https://render.qmuse.pub/p/muse/8079593307628562/index.html… Jevはドメイン問題解決に適している 単体でどうかというより、ロジックベース、LLM等様々に組み合わせて大きな効果を発揮するかと #JEV #AI
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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.
