Jev rispetto ai modelli che generano testo
Jev non genera testo libero. Un video affiancato confronta decisioni parallele e generazione token per token.
Come valutare l'accuratezza di Jev
Discute che Jev non può inventare risposte al di fuori di uno schema predefinito, ma può comunque scegliere risposte sbagliate all'interno di esso, a volte con alta fiducia, e solleva questioni di valutazione in scenari a basso rischio.
Jev is cool, but the question I’ve heard most over the past few days is: how do we evaluate its accuracy? 🤔 Jev cannot invent an answer outside a predefined schema, but it still can choose the wrong answer within it, sometimes even with high confidence. For low-stakes,
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Prezzi, valutazioni e origine del nome Jev
Il thread di lancio spiega le valutazioni dei workflow code + AI, il prezzo di input annunciato e i token di output gratuiti.
Modello Jev: generazione di probabilità per le decisioni, 200× più veloce e 400× più economico degli LLM
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.
