Jev tegenover tekstgenererende modellen
Jev genereert geen vrije tekst. Een video vergelijkt parallel beslissen met token voor token tekstgeneratie.
Jev keert de gebruikelijke AI-workflow om: uitvoer waar software direct op kan handelen
De post merkt op dat de meeste AI-systemen leesbare inhoud genereren, terwijl de uitvoer van Jev direct door software kan worden gebruikt, waardoor parsen, valideren en opnieuw proberen vervallen en de gebruikelijke workflow van vraag naar alinea verandert.
JEV FLIPS THE USUAL AI WORKFLOW. Most AI systems are built to generate something you can read. Jev is interesting because the output can be something your software can act on directly. Instead of: Question → Paragraph → Parse → Validate → Retry You can think: Question
· 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.
