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 vs clasificadores: sin entrenamiento, inferencia rápida
Jev no es un concepto nuevo, sino que se basa en interfaces de clasificadores de décadas, pero funciona para cualquier problema sin entrenamiento y ofrece inferencia rápida.
Unlike LLMs, Jev didn't invent a new concept. Classifiers have existed for decades, with exactly the same interface → ask a question, get a probability score. BUT, here's what the hype is all about: - it works for *any* problem, no training required - it's fast → you can do
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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.
