Jev rispetto ai modelli che generano testo
Jev non genera testo libero. Un video affiancato confronta decisioni parallele e generazione token per token.
La politica di approvazione di Jev come prompt: verdetti al momento dell'inferenza
Spiega che Jev riceve la politica di approvazione, la descrizione e i parametri invocati di uno strumento al momento dell'inferenza e restituisce un verdetto; le chiamate approvate partono subito, quelle negate vengono eseguite dopo il codegen come normale PTC.
The approval policy is a prompt. Jev is provided the tool's approval policy, along with its tool description and invoked params at inference-time and returns a verdict. Approved calls start immediately and denied calls run once the codegen is complete just like normal PTC.
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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.
