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。
MetaCogがJevなどのSystem Oneモデルと連携する仕組み
MetaCogの内部動作を解説。LLM単体では誤った思考を選びがちだが、JevなどのSystem Oneモデルが代わりに判断できる。エージェントの上に置く決定木ツールのようなもの。
How MetaCog works under the hood. LLMs alone choose the wrong thoughts to have. Jev and other System One models can decide for them. Like the classical 'decision tree' approach... MetaCog can be thought of as a decision tree tool you place on top of your agents. It saves both
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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。
