Jev face aux modèles générateurs de texte
Jev ne génère pas de texte libre. Une vidéo côte à côte compare la décision parallèle avec la génération token par token.
Comment MetaCog fonctionne avec Jev et d'autres modèles System One
Explique le fonctionnement interne de MetaCog : les LLM seuls choisissent les mauvaises pensées, tandis que Jev et d'autres modèles System One peuvent décider à leur place, comme un outil d'arbre de décision placé au-dessus des agents.
How MetaCog works under the hood. LLMs alone choose the wrong thoughts to have. Jev and other System One models can decide for them. Like the classical 'decision tree' approach... MetaCog can be thought of as a decision tree tool you place on top of your agents. It saves both
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Modèle Jev : génération de probabilités pour la décision, 200× plus rapide et 400× moins cher que les LLM
Ce modèle est conçu pour la prise de décision plutôt que la génération de texte, produisant des probabilités pour chaque option en parallèle au lieu de réponses token par token. L'auteur présente un exemple simplifié comparant les LLM classiques à ce modèle Jev.
