Jev tegenover tekstgenererende modellen
Jev genereert geen vrije tekst. Een video vergelijkt parallel beslissen met token voor token tekstgeneratie.
Jev's differentieerbare IF en tensorlogica
De post benadrukt twee bijzondere aspecten van Jev: tensorlogica implementeren zonder het zo te noemen, waardoor IF-argumenten differentieerbaar worden, en geen generatietokens verspillen aan bekende context.
There are two things that are special that Jev did 1. They are doing tensor logic but don’t call it that, which is that they make the args for your IF differentiable 2. They don’t waste gen tokens on context you know 1 is just telling you that true false needs a gradient to be
· 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.
