Jev kontra modele generujące tekst
Jev nie generuje swobodnego tekstu. Film porównuje równoległe decyzje z generowaniem tekstu token po tokenie.
Jak MetaCog działa z Jev i innymi modelami System One
Wyjaśnia, jak MetaCog działa pod maską: same LLM-y wybierają błędne myśli, podczas gdy Jev i inne modele System One mogą decydować za nie, jak narzędzie drzewa decyzyjnego umieszczone nad agentami.
How MetaCog works under the hood. LLMs alone choose the wrong thoughts to have. Jev and other System One models can decide for them. Like the classical 'decision tree' approach... MetaCog can be thought of as a decision tree tool you place on top of your agents. It saves both
· 7 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.
