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: 制約付き出力は正しい出力ではない
「ゼロ幻覚」には文脈が必要だと説明。Jevは許可された選択肢内でしか答えられないが、間違った選択をする可能性もある。真の貢献は専門化：並列決定、ネイティブ確率、低レイテンシー。
"Zero hallucinations" needs context. Jev can't produce an answer outside the allowed choices. It can still choose the wrong one. Constrained output, not correct output. Its real contribution is specialization: parallel decisions, native probabilities, low latency.
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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。
