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 Engineering：エージェント状態からフィードバックまでの意思決定フロー
JEV Engineeringのエージェントフローを紹介：Agent State → Decision Engine → Typed Decision → Orchestrator → Action → Feedback。確率的知能と決定論的実行の分離が鍵。
JEV Engineering: Agent State → Decision Engine → Typed Decision → Orchestrator → Action → Feedback The key: separate probabilistic intelligence from deterministic execution. #JEV #AgenticAI #AIAgents #AIEngineering #GenAI
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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。
