Jev rispetto ai modelli che generano testo
Jev non genera testo libero. Un video affiancato confronta decisioni parallele e generazione token per token.
Jev: risposte tipizzate con probabilità
Il fondatore di Jev presenta un modello che restituisce risposte tipizzate con probabilità, sottolineando che la confidenza non equivale alla correttezza.
Jev founder Diogo Almeida introduced Jev as a model that returns typed answers with probabilities That last part is where an agent can become more useful, or considerably more dangerous A confident answer is not a correct answer. For Choice and Score, confidence tells you how
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Prezzi, valutazioni e origine del nome Jev
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.
