Jev rispetto ai modelli che generano testo
Jev non genera testo libero. Un video affiancato confronta decisioni parallele e generazione token per token.
Jev di TypeSafe AI: nessuna generazione di testo, solo decisioni calibrate
Presentiamo il modello Jev di TypeSafe AI: riceve stato e domande tipizzate (Choice, Score, sì/no) e restituisce decisioni calibrate in 70–500 ms a 0,042 $/M token di input, con ogni risposta valida definita in anticipo.
The most interesting new AI model doesn't generate a single word of text. Jev by TypeSafe AI takes state + typed questions (Choice, Score, yes/no) and returns calibrated decisions in 70–500ms at $0.042/M input tokens. Every valid answer is defined in advance — so it can't
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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.
