Jev rispetto ai modelli che generano testo
Jev non genera testo libero. Un video affiancato confronta decisioni parallele e generazione token per token.
Il pattern che funziona con Jev: prima classifica, poi genera
Un utente condivide una pratica con Jev: prima classifica, poi genera, applicando la stessa idea al filtraggio dei thread Reddit e riducendo il costo della pipeline di ~30x, notando che il router ora lo integra.
this is the pattern that actually works with jev: classify first, generate second. we do the same thing one layer up for reddit threads (cited by ai / not cited / worth replying), and it cut our pipeline cost ~30x. nice to see it built into the router
· 1 likesOpen on X
More like this
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.
