Scott Williams prédit que les modèles personnalisés de style Jev (décodage contraint parallèle) rendront les systèmes d'agents existants plus efficaces en tokens, créant des millionnaires.
Prediction: millionaires will be made using custom Jev style models (parallel constrained decoding) to make the agent systems companies already run more token efficient. Let me explain with a scenario: Imagine a company already has an agent workflow running where an llm reviews
Gregor Zunic présente un agent navigateur open source combinant Browser Use et Jev, trouvant des vols en 7 secondes pour 0,0039 $, avec un nouvel espace d'actions à chaque étape, un espace d'états DOM et un petit LLM de secours pour la saisie.
L'utilisateur loue la reproduction extrêmement rapide de chaque mouvement et commande du modèle JEV, et estime que les bots deviendront plus intelligents.
Le benchmark préliminaire montre Jev exécutant 500 agents en temps réel en parallèle dans un environnement 3D, avec une latence moyenne de 500 ms et 35 appels API/s en implémentation naïve.
