Jev kontra modele generujące tekst
Jev nie generuje swobodnego tekstu. Film porównuje równoległe decyzje z generowaniem tekstu token po tokenie.
Sprawdzanie zakresu Jev
Jev przeprowadza sprawdzenie zakresu na każdym kroku kodu, oznacza hunki, o które prompt nie prosił, ocenia per hunk, a nie cały PR, i oferuje opcje In scope / Check scope / N unrequested. Na razie tylko w sesjach.
scope check on every code turn Jev flags hunks the prompt did not ask for → chip under the reply: In scope / Check scope / N unrequested → hover lists each flagged file + hunk judged per hunk, not the whole PR → sessions only for now
· 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.
