Jev tegenover tekstgenererende modellen
Jev genereert geen vrije tekst. Een video vergelijkt parallel beslissen met token voor token tekstgeneratie.
Waar Jev past in een agent-loop: getypeerde routing en risicobeheersing
De post schetst een agent-loop van vijf stappen en positioneert Jev als de getypeerde laag voor routing, gating, scoring, risico en urgentie, die vóór destructieve acties opnieuw kan controleren.
Where each belongs in an agent loop: 1. Observe state (ticket, tool args, logs, messages) 2. Jev — route / gate / score / risk / urgency (typed) 3. LLM — plan, write, debug, explain (open-ended) 4. Tools / APIs execute 5. Loop — Jev can re-check before destructive actions
· 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.
