Jev dibanding model pembuat teks
Jev tidak menghasilkan teks bebas. Video perbandingan menunjukkan perbedaan pengambilan keputusan paralel dan pembuatan teks token demi token.
Perutean Model Otomatis dengan Jev: Jev mengklasifikasikan pekerjaan, bukan memilih model
Menjelaskan desain perutean model otomatis Jev: di awal setiap giliran, Jev mengklasifikasikan pekerjaan (percakapan, penulisan, pengkodean, analisis, ekstraksi) dan mendeteksi kebutuhan sekunder seperti penggunaan alat dan kontinuitas, sementara pemilihan model terjadi di tempat lain.
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
· 2 likesOpen on X
More like this
Harga, evaluasi, dan asal nama Jev
Thread peluncuran menjelaskan evaluasi alur kerja code + AI, harga input saat peluncuran, dan token output gratis.
Model Jev: pembuatan probabilitas untuk pengambilan keputusan, 200× lebih cepat dan 400× lebih murah dari LLM
Model ini dibuat untuk pengambilan keputusan, bukan pembuatan teks, menghasilkan probabilitas untuk setiap opsi secara paralel alih-alih respons token demi token. Penulis membagikan contoh sederhana perbandingan LLM biasa dengan model Jev ini.
