Jev kontra modele generujące tekst
Jev nie generuje swobodnego tekstu. Film porównuje równoległe decyzje z generowaniem tekstu token po tokenie.
Przegrzanie Jev: nieprzejrzyste obliczanie prawdopodobieństwa, wartość dzięki własnym danym
Post zauważa przegrzanie Jev; użytkownicy ustawiają pytania, kryteria i progi prawdopodobieństwa adopcji, ale Jev nie ujawnia, jak oblicza prawdopodobieństwa. Własne dane mają odblokować prawdziwą wartość.
Jevの過熱ぶりが激しいが、、、 利用者側：質問文/criteria/採用確率閾値を設定 Jev内部：何を根拠に確率を算出したか非公開 これは意識すべきかと 自前で仕込むことで真価を発揮するかと
· 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.
