Jev rispetto ai modelli che generano testo
Jev non genera testo libero. Un video affiancato confronta decisioni parallele e generazione token per token.
Architettura a doppio motore JEV: classificazione rapida System-1 e ragionamento System-2
Descrive il passaggio dello stack di agenti IA a un'architettura a doppio motore: System-1 basato su JEV gestisce classificazione e routing sotto i 100 ms, mentre System-2 si occupa del ragionamento pesante con LLM, con prestazioni 100 volte più veloci e 400 volte più economiche.
The AI agent stack is shifting to a dual-engine architecture: ⚡ Fast System-1 (JEV): Sub-100ms classification & routing 🧠 Deep System-2: Heavy LLM reasoning 100x faster, 400x cheaper. #JEV #AI #Tech #AgenticAI
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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.
