Jev kontra modele generujące tekst
Jev nie generuje swobodnego tekstu. Film porównuje równoległe decyzje z generowaniem tekstu token po tokenie.
Architektura dwusilnikowa JEV: szybka klasyfikacja System-1 i głębokie wnioskowanie System-2
Opisuje przejście stosu agentów AI na architekturę dwusilnikową: System-1 oparty na JEV odpowiada za klasyfikację i routing poniżej 100 ms, a System-2 za ciężkie wnioskowanie LLM, deklarując 100x szybciej i 400x taniej.
The AI agent stack is shifting to a dual-engine architecture: ⚡ Fast System-1 (JEV): Sub-100ms classification & routing 🧠 Deep System-2: Heavy LLM reasoning 100x faster, 400x cheaper. #JEV #AI #Tech #AgenticAI
· 0 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.
