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.
Routage automatique des modèles avec Jev : Jev classe le travail, ne choisit pas le modèle
Présente la conception du routage automatique des modèles de Jev : au début de chaque tour, Jev classe le travail (conversation, rédaction, codage, analyse, extraction) et détecte des exigences secondaires comme l'usage d'outils et la continuité, tandis que le choix du modèle se fait ailleurs.
We built Auto model routing with Jev, but Jev never chooses the model. That distinction is the whole design. At the start of each turn, Jev classifies the work: conversation, writing, coding, analysis or extraction. It also detects secondary requirements, tool usage, continuity
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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.
