Jev와 텍스트 생성 모델의 차이
Jev는 자유 형식 텍스트를 생성하지 않습니다. Diogo는 병렬 의사결정과 토큰 단위 텍스트 생성의 차이를 비교 영상으로 설명합니다.
Jev가 필요할 때만 스킬을 로드해 컨텍스트를 정리
이 글은 Jev가 요청별로 로드할 스킬을 분류하게 하고 스킬 목록을 컨텍스트 창 밖에 두어 관련 없는 내용이 세션을 차지하지 않도록 하자고 제안한다.
Context hygiene as a product feature. Keep skills user-invocable only. Let Jev classify which ones to load per request — inventory stays outside the window until needed. Same lesson as tool output: what sits in context owns the session. Skills are no exception.
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가격, 평가, 그리고 Jev 이름의 유래
출시 스레드는 code + AI 워크플로 평가, 출시 당시 입력 가격, 무료 출력 토큰을 설명합니다.
Jev 모델: 의사결정용 확률 생성, LLM보다 200배 빠르고 400배 저렴
이 모델은 텍스트 생성이 아닌 의사결정을 위해 설계되어, 토큰 단위 응답 대신 각 선택지의 확률을 병렬로 출력한다. 일반 LLM과 이 Jev 모델의 간단한 비교 예시를 제시한다.
