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 Harness : la lecture et la recherche représentent 56,2 % des tours d'outils, le codage moins de 10 %
Le PDF Jev Harness de Diogo Amogo propose de filtrer les commandes par confiance, de charger les instructions selon la condition et de partager une passe de récupération entre les tâches en lecture seule, affirmant que le goulot d'étranglement n'a jamais été le codage.
Reading and searching eat 56.2% of tool turns. Writing code is under 10%. Diogo Amogo's Jev Harness PDF flips that: 1. gate commands by trust 2. load instructions by condition 3. share one retrieval pass across read-only tasks The bottleneck was never the coding.
· 0 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.
