Jevとテキスト生成モデルの違い
Jevは自由形式のテキストを生成しません。並列的な意思決定とトークン単位の生成の違いを、Diogoが比較動画で説明します。
Jevが支えるCodexの適応推論
投稿は、Codexの適応推論がタスク難易度に応じてCoTの途中で推論努力を調整し、@miu21590のJevがそれを支えていると述べている。
This is utter genius. Adaptive reasoning in Codex that updates the reasoning effort *mid-CoT* based on the task difficulty. Powered by 'Jev' from @miu21590.
· 271 likesOpen on X
More like this
価格、評価、そしてJevという名前の由来
発表スレッドでは、code + AIのワークフロー評価、発表時の入力価格、無料出力トークンについて説明しています。
Jevモデル：意思決定向け確率生成、LLMより200倍高速・400倍安価
このモデルはテキスト生成ではなく意思決定向けに設計され、トークンごとの応答ではなく各選択肢の確率を並列に出力する。通常のLLMとこのJevモデルの簡易比較例を示している。
