Jev kontra modele generujące tekst
Jev nie generuje swobodnego tekstu. Film porównuje równoległe decyzje z generowaniem tekstu token po tokenie.
Jev Engineering: zamienia łańcuchy agentów w samokierujące grafy decyzyjne
Według posta, Jev Engineering zamienia pojedynczy łańcuch agentów w graf decyzyjny, który sam się przekierowuje, i usuwa kosztowny model z każdej pętli decyzyjnej. W testach: nawet 193x szybciej i 444x taniej.
Jev Engineering turns a single agent chain into a decision graph that reroutes itself, and pulls the expensive model out of every decision loop. In tests: up to 193x faster and 444x cheaper. The key here isn't how many agents you run. It's that execution never follows one
· 11 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.
