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。
エージェントループにおけるJevの役割：型付きルーティングとリスクゲート
エージェントループの5ステップを示し、Jevが型付きのルーティング・ゲート・スコアリング・リスク・緊急度を担い、破壊的操作の前に再確認できると述べている。
Where each belongs in an agent loop: 1. Observe state (ticket, tool args, logs, messages) 2. Jev — route / gate / score / risk / urgency (typed) 3. LLM — plan, write, debug, explain (open-ended) 4. Tools / APIs execute 5. Loop — Jev can re-check before destructive actions
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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。
