Jev kontra modele generujące tekst
Jev nie generuje swobodnego tekstu. Film porównuje równoległe decyzje z generowaniem tekstu token po tokenie.
Graphs vs. Jev, jasno wyjaśnione
Post porównuje Graphs i Jev za pomocą węzłów i krawędzi: Graphs wymaga wcześniejszego narysowania węzłów i krawędzi, każdy przebieg podąża ustaloną ścieżką, a Jev może być bardziej elastyczny.
Graphs vs. Jev, clearly explained! graphs are great, and the ceiling is one you can watch repeat itself: you draw the nodes once. intake, search, code, docs, review, ship. then you draw the edges, and every run walks the path you drew in March. the ticket that needed search
· 76 likesOpen on X
More like this
Cennik, ewaluacje i nazwa Jev
Wątek premierowy wyjaśnia ewaluacje przepływów code + AI, ogłoszoną cenę wejścia i darmowe tokeny wyjściowe.
Model Jev: generowanie prawdopodobieństw do podejmowania decyzji, 200× szybszy i 400× tańszy niż LLM
Model ten jest stworzony do podejmowania decyzji, a nie generowania tekstu; generuje prawdopodobieństwa dla każdej opcji równolegle zamiast odpowiedzi token po tokenie. Autor dzieli się uproszczonym przykładem porównania zwykłych LLM z tym modelem Jev.
