Jev rispetto ai modelli che generano testo
Jev non genera testo libero. Un video affiancato confronta decisioni parallele e generazione token per token.
Surriscaldamento di Jev: calcolo delle probabilità opaco, il valore nasce dai propri dati
Il post rileva che Jev è surriscaldato; gli utenti impostano domande, criteri e soglie di probabilità di adozione, ma Jev non divulga come calcola le probabilità, suggerendo di preparare dati propri per il vero valore.
Jevの過熱ぶりが激しいが、、、 利用者側：質問文/criteria/採用確率閾値を設定 Jev内部：何を根拠に確率を算出したか非公開 これは意識すべきかと 自前で仕込むことで真価を発揮するかと
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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.
