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。
エージェント三層アーキテクチャ：Jevが意思決定層を担う
成熟したエージェントアーキテクチャは単一モデルから三層分業へ移行すると主張。大規模モデルが推論・計画を担い、Jevなどの軽量ゲートがルーティング・意図分類・ガードレールを担当し、コード/正規表現が決定論的状態機械とスキーマを担う。
接下来成熟的 Agent 架构，一定会从“一把大模型梭哈”走向三层分工： Reasoning Layer（大模型）：负责全局长程规划、发散思考、开放式生成； Decision Layer（轻量判门/Jev等）：负责局部路由、意图归类、状态断言、Guardrail； Deterministic Layer（代码/正则）：负责确定性状态机、Schema
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価格、評価、そしてJevという名前の由来
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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。
