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。
Diffusion LLMはJev型高速意思決定モデルに適する可能性
Jevは選択肢の列挙では連続的なマウスクリック座標を生成できないが、Diffusion LLMは推論速度を保ちつつ表現力が高いと指摘し、将来50 msptのComputerの登場を予測している。
woc一语点醒梦中人，Google果真有高人在的，Diffusion LLM才是最适合Jev这种快速决策模型的架构，而且可以在保持推理速度相同的同时有比Jev这种模型更强的表达能力（比如要生成鼠标点击动作，Jev是没办法通过枚举选项生成连续点击坐标的，但是DLLM就可以） 过一段时间说不定就会有50 mspt 的Computer
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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。
