Jev rispetto ai modelli che generano testo
Jev non genera testo libero. Un video affiancato confronta decisioni parallele e generazione token per token.
Utente testa la logica di scelta di Jev
Un utente ha chiesto a Jev di scegliere mela o arancia per 'banana' e ha ottenuto mela; chiedendo di verificare ogni opzione, Jev ha risposto nessuna, portando l'utente a concludere che la domanda era il problema.
asked jev to pick apple or orange for 'banana'. apple. asked it to check each option instead. neither. my multiple-choice question was the problem.
· 2 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.
