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.
Jev substitui RAG por uma árvore de decisão rápida
Jev identifica documentos relevantes diretamente da consulta do usuário, sem embeddings ou busca vetorial, fornecendo contexto preciso ao LLM.
JEV just replaced RAG for us! 1. Jev reads the user query and identifies which docs are most relevant. 2. Only that relevant context is served in the LLM query. No embeddings, no vector search! Basically, Jev's quick decision tree replaces the slow, unreliable vector search.
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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.
