Jev tegenover tekstgenererende modellen
Jev genereert geen vrije tekst. Een video vergelijkt parallel beslissen met token voor token tekstgeneratie.
JEV versnelt agentloops
De meeste AI-agenten zijn traag omdat ze steeds kleine routeringsbeslissingen naar een groot model sturen. JEV verplaatst herhaalde beslissingen naar een snellere laag en houdt het zware model voor delen die echt redeneren vereisen. Routekaart: snellere agentlus = gestructureerde toestand + JEV.
Most AI agents are slow because they keep sending tiny routing decisions back to a large model JEV moves those repeated decisions into a faster layer and keeps the heavy model for the parts that actually need reasoning roadmap: Faster Agent Loop = Structured State + JEV
· 12 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.
