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.
Jev et TypeScript : des décisions typées en 70 ms
Explique comment Jev utilise des décisions typées en TypeScript pour remplacer les prompts fragiles et résoudre l'intention sans hallucination en 70 ms.
Oubliez les prompts fragiles pour deviner l’intention Google : une décision typée en 70 ms, sans hallucination. On décrypte 👇 #Jev #TypeScript
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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.
