Jev rispetto ai modelli che generano testo
Jev non genera testo libero. Un video affiancato confronta decisioni parallele e generazione token per token.
Diffusion LLM potrebbe essere più adatto ai modelli decisionali rapidi tipo Jev
Il post osserva che Jev non può generare coordinate continue di clic tramite enumerazione, mentre Diffusion LLM offre maggiore espressività a velocità simile, e prevede un Computer da 50 mspt.
woc一语点醒梦中人，Google果真有高人在的，Diffusion LLM才是最适合Jev这种快速决策模型的架构，而且可以在保持推理速度相同的同时有比Jev这种模型更强的表达能力（比如要生成鼠标点击动作，Jev是没办法通过枚举选项生成连续点击坐标的，但是DLLM就可以） 过一段时间说不定就会有50 mspt 的Computer
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Questo modello è progettato per il processo decisionale anziché la generazione di testo, generando probabilità per ogni opzione in parallelo invece di risposte token per token. L'autore condivide un esempio semplificato di confronto tra LLM normali e questo modello Jev.
