Jev kontra modele generujące tekst
Jev nie generuje swobodnego tekstu. Film porównuje równoległe decyzje z generowaniem tekstu token po tokenie.
Modele mutowalne i wymiana adapterów LoRA na żywo dla modeli klasy Jev
Autor kontynuuje prace nad modelami mutowalnymi i wymianą adapterów LoRA na żywo dla modeli klasy Jev (Kev), omawiając interakcję między modelem mutowalnym na ANE (Kev) a LLM rezydującym na GPU (Qwen 3.8 27B-Splash).
Continuing my work with mutable models + live LoRA adapter swapping applied to Jev-class (Kev) model. The following talks through the current use case and interaction between the mutable model on ANE (Kev) and the GPU resident LLM (Qwen 3.8 27B-Splash). --- The model writes
· 2 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.
