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.
Usar caracteres braille para que Jev, solo texto, entienda formas
El autor intenta que Jev, solo texto y sin entrada de imágenes, entienda formas básicas: renderiza una forma en un lienzo de 64×64, la umbraliza y empaqueta cada bloque de 2×4 píxeles en un glifo braille Unicode, convirtiendo la imagen en 512 caracteres de texto plano para Jev.
Can Jev understand basic shapes? Kind of. Jev is text-only. No image input at all. So I cheated. Render a shape to a 64×64 canvas, threshold it, and pack every 2×4 block of pixels into a Unicode braille glyph. The picture becomes 512 characters of plain text, which Jev can
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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.
