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.
Como o Jev compõe e manipula a UI em tempo real
Jev recebe uma linha de texto e responde a nove perguntas fechadas (era, brilhante ou reflexivo, cor, tipografia, desgaste, densidade, humor, layout, cena); uma segunda chamada pontua quinze parâmetros com base nessas respostas, sem LLM no processo.
Jev composes and manipulates UI in real time one line of text goes in. Jev answers nine closed questions: era, glowing or reflective, colour, typeface, wear, density, mood, layout, scene. a second call scores fifteen dials against those answers. no LLM in the loop @typesafeai
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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.
