Jev rispetto ai modelli che generano testo
Jev non genera testo libero. Un video affiancato confronta decisioni parallele e generazione token per token.
Collo di bottiglia del conteggio in Jev: l'output probabilistico non dà risposte chiare
Uno sviluppatore ha creato un'app di conteggio con Jev e ha scoperto che restituisce probabilità invece di risposte definitive, sbagliando spesso domande ovvie, evidenziando un collo di bottiglia nel conteggio esatto.
here's one of the major bottlenecks of Jev... i made an app that uses Jev to tell me how many a's are in a word it doesn't return a clear answer, it returns probabilities, it's rarely 100% sure it's right most of the time, but it also gets such an obvious question wrong
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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.
