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 MetaCog funciona com Jev e outros modelos System One
Explica como o MetaCog funciona internamente: LLMs sozinhos escolhem pensamentos errados, enquanto Jev e outros modelos System One podem decidir por eles, como uma ferramenta de árvore de decisão sobre agentes.
How MetaCog works under the hood. LLMs alone choose the wrong thoughts to have. Jev and other System One models can decide for them. Like the classical 'decision tree' approach... MetaCog can be thought of as a decision tree tool you place on top of your agents. It saves both
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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.
