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.
Superaquecimento do Jev: cálculo de probabilidade opaco, valor vem de dados próprios
O post observa que o Jev está superaquecido; usuários definem perguntas, critérios e limites de probabilidade de adoção, mas o Jev não divulga como calcula as probabilidades, sugerindo preparar dados próprios para extrair valor real.
Jevの過熱ぶりが激しいが、、、 利用者側：質問文/criteria/採用確率閾値を設定 Jev内部：何を根拠に確率を算出したか非公開 これは意識すべきかと 自前で仕込むことで真価を発揮するかと
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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.
