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（TypeSafe）の仕組み：型付き質問と校正された回答
JEV（TypeSafe）の核心メカニズムを紹介：コンテキスト状態を渡し、意思決定エンジンに型付き質問（Choice/Score/Noul）を投げ、長文ではなく校正された回答を得る。ワークフロー構築に十分な精度。
JEV (Typesafe) is all about Give it context (the state) → ask the decision engine a typed question (Choice / Score / Noul) → get back a calibrated answer instead of a wall of text. Precise enough to build a workflow on.
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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。
