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.
Modelo Jev: perguntas tipadas em vez de geração de texto
O modelo Jev recebe estado e algumas perguntas tipadas (escolha, pontuação, sim/não) e retorna probabilidades com confiança em 70-500 ms, sem texto e sem análise.
Most of the AI discourse still assumes every model has to write something back. #Jev just dropped that assumption. You hand it state + a handful of typed questions (choice, score, yes/no) and it returns probabilities with confidence in 70-500 ms. No prose. No parsing. Output
· 0 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.
