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がリアルタイムでUIを構成・操作する仕組み
Jevは1行のテキストを受け取り、9つの閉じた質問（時代、発光か反射か、色、書体、摩耗、密度、ムード、レイアウト、シーン）に回答し、2回目の呼び出しで15のダイヤルをそれらの回答に照らしてスコアリングします。LLMは介在しません。
Jev composes and manipulates UI in real time one line of text goes in. Jev answers nine closed questions: era, glowing or reflective, colour, typeface, wear, density, mood, layout, scene. a second call scores fifteen dials against those answers. no LLM in the loop @typesafeai
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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。
