Jev kontra modele generujące tekst
Jev nie generuje swobodnego tekstu. Film porównuje równoległe decyzje z generowaniem tekstu token po tokenie.
Założyciel Jev wyjaśnia, jak działa Jev, podczas godzinnego kursu mistrzowskiego
Założyciel Jev opublikował godzinny kurs mistrzowski, który rozkłada na czynniki pierwsze rzeczywiste działanie Jev: LLM → Decyzje → Weryfikacja → Agenci kodowania. Omówiono, dlaczego same LLM nie wystarczą, trzy prymitywy stojące za Jev oraz jak zamieniać ogromne zadania AI na małe niezawodne kroki.
The founder of Jev just dropped a 1-hour masterclass on how Jev actually works LLMs → Decisions → Verification → Coding Agents 0% → 0:40 - why LLMs alone aren't enough 25% → 20:27 - the 3 primitives behind Jev 50% → 26:15 - turning huge AI tasks into tiny reliable
· 3 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.
