Jev versus modelos de geração de texto
Jev não gera texto livre. Um vídeo lado a lado compara decisões paralelas com geração de texto token por token.
Explicação da tese sobre o uso de Jev para agentes de codificação
A publicação explica a tese de Diogo sobre o uso de Jev para agentes de codificação, com exemplos de gerenciamento de contexto e cache KV.
Here’s an explanation of Diogo’s thesis on using Jev for coding agents, broken down with some examples 1) Context Management & KV Caching
· 16 likesOpen on X
More like this
Preços, avaliações e o nome Jev
A thread de lançamento explica avaliações de fluxos code + AI, o preço de entrada anunciado e tokens de saída gratuitos.
Modelo Jev: geração de probabilidades para decisões, 200× mais rápido e 400× mais barato que LLMs
Este modelo é feito para tomada de decisão em vez de geração de texto, gerando probabilidades para cada opção em paralelo, em vez de respostas token a token. O autor compartilha um exemplo simplificado de LLMs normais versus este modelo Jev.
