Jev rispetto ai modelli che generano testo
Jev non genera testo libero. Un video affiancato confronta decisioni parallele e generazione token per token.
Jev come un'istruzione if nativa per l'IA: gli LLM generano, Jev decide
Koutarou Furuno condivide una spiegazione facile da capire su Jev, definendolo un'istruzione if per i nativi dell'IA, e osserva che gli LLM generano risposte mentre Jev prende decisioni.
There was a super easy-to-understand explanation about Jev, which is making waves in the LLM industry. It's like an if statement for AI natives. > The simplest way to understand Jev is this: LLMs generate responses. Jev makes decisions. It sounds like a small difference, but
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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.
