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.
La politique d'approbation de Jev comme prompt : verdicts au moment de l'inférence
Explique que Jev reçoit la politique d'approbation, la description et les paramètres invoqués d'un outil au moment de l'inférence et renvoie un verdict ; les appels approuvés démarrent immédiatement et les appels refusés s'exécutent après la génération de code comme un PTC normal.
The approval policy is a prompt. Jev is provided the tool's approval policy, along with its tool description and invoked params at inference-time and returns a verdict. Approved calls start immediately and denied calls run once the codegen is complete just like normal PTC.
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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.
