Jev rispetto ai modelli che generano testo
Jev non genera testo libero. Un video affiancato confronta decisioni parallele e generazione token per token.
Il fondatore di TypeSafe AI sull'allineamento dei modelli prima del rilascio di Jev
Il post cita l'intervento del fondatore di TypeSafe AI Diogo Almeida prima del rilascio di Jev, sostenendo che allineare i modelli alle preferenze umane non sia una direzione di ottimizzazione ragionevole per attività automatizzate, e afferma che l'intervista spiega bene il suo approccio all'automazione.
TypeSafe AI founder Diogo Almeida, in a speech before the release of Jev, should have realized at OpenAI that aligning models with human preferences is an unreasonable optimization direction for automated tasks. So this interview does a great job of elaborating on his automation
· 10 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.
