Jev kontra modele generujące tekst
Jev nie generuje swobodnego tekstu. Film porównuje równoległe decyzje z generowaniem tekstu token po tokenie.
Trzy prymitywy Jev: choice, score, noul i użycie równoległe
Przedstawia trzy prymitywy dostępne przy wywołaniu Jev — choice, score i noul — i wskazuje, że można ich używać równolegle, na przykładzie triażu e-maili dotyczącego automatycznej archiwizacji.
when calling jev you have these 3 primitives (choice, score, noul), and you can use them in parallel which is interesting let's take an example: you're creating an email triage workflow you want to know if you should auto-archive something or not it's actually not obvious if
· 1 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.
