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.
Benchmark Jev : garder une partie privée pour mesurer les compétences réelles
hev mind estime que garder la moitié du benchmark privé permet au classement de refléter les compétences réelles plutôt que des réponses mémorisées, et que c'est la bonne décision.
Keeping half the benchmark private so the ranking tracks real skill, not memorized answers, is the right call. https://hevmind.com/writing/jev-has-company/?v=2&utm_source=x&utm_campaign=jev-has-company…
· 1 likesOpen on X
More like this
Prix, évaluations et origine du nom Jev
Le fil de lancement explique les évaluations de workflows code + AI, le prix d’entrée annoncé et les tokens de sortie gratuits.
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.
