Jev tegenover tekstgenererende modellen
Jev genereert geen vrije tekst. Een video vergelijkt parallel beslissen met token voor token tekstgeneratie.
Hoe Jev UI in realtime samenstelt en manipuleert
Jev ontvangt één regel tekst en beantwoordt negen gesloten vragen (tijdperk, gloeiend of reflecterend, kleur, lettertype, slijtage, dichtheid, stemming, lay-out, scène), waarna een tweede aanroep vijftien knoppen scoort op basis van die antwoorden, zonder LLM in de lus.
Jev composes and manipulates UI in real time one line of text goes in. Jev answers nine closed questions: era, glowing or reflective, colour, typeface, wear, density, mood, layout, scene. a second call scores fifteen dials against those answers. no LLM in the loop @typesafeai
· 0 likesOpen on X
More like this
Prijs, evaluaties en de naam Jev
De launchthread legt code plus AI workflow evaluaties uit, de aangekondigde invoerprijs en gratis outputtokens.
Jev-model: waarschijnlijkheidsgeneratie voor besluitvorming, 200× sneller en 400× goedkoper dan LLM's
Dit model is gemaakt voor besluitvorming in plaats van tekstgeneratie en genereert waarschijnlijkheden voor elke optie parallel in plaats van token voor token antwoorden. De auteur deelt een vereenvoudigd voorbeeld van normale LLM's versus dit Jev-model.
