Jev kontra modele generujące tekst
Jev nie generuje swobodnego tekstu. Film porównuje równoległe decyzje z generowaniem tekstu token po tokenie.
Moment Jev: od stanu i pytania do skalibrowanego prawdopodobieństwa
Ten post, skierowany do początkujących w CodeX i Claude, przedstawia podstawowy przepływ modelu Jev: wejście stanu i pytania, przetwarzanie przez Jev i wyjście skalibrowanego prawdopodobieństwa.
Beginner for CodeX and Claude The Jev moment - input: state, question - process: Jev - output: calibrated probability
· 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.
