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 Harness：読み取りと検索がツール呼び出しの56.2%、コーディングは10%未満
Diogo AmogoのJev Harness PDFは、信頼によるコマンドのゲート、条件による指示の読み込み、読み取り専用タスク間での検索パスの共有を提案し、ボトルネックはコーディングではなかったと指摘する。
Reading and searching eat 56.2% of tool turns. Writing code is under 10%. Diogo Amogo's Jev Harness PDF flips that: 1. gate commands by trust 2. load instructions by condition 3. share one retrieval pass across read-only tasks The bottleneck was never the coding.
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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。
