Jev kontra modele generujące tekst
Jev nie generuje swobodnego tekstu. Film porównuje równoległe decyzje z generowaniem tekstu token po tokenie.
Wykorzystanie modeli System One, takich jak Jev, do wielościeżkowego rozumowania
MetaCog używa modeli System One, takich jak Jev, do generowania wielu ścieżek rozumowania i wybierania lepszych, poprawiając koszt, czas i dokładność. Szuka współtwórców.
Models tend to just continue down the wrong thought path. With MetaCog, we use System One models (like Jev) to output multiple paths and choose better ones... Improving cost, time and accuracy. Looking for contributors!
· 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.
