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.
A fronteira de decisão fechada do Jev: slots enumeráveis vs. LLM
O post defende que o Jev se adequa a decisões fechadas: escolher a ferramenta, preencher slots enumeráveis e usar um LLM apenas quando a entrada não pode ser enumerada, considerando essa a linha correta.
Jev for the closed decision -- pick the tool, fill the enumerable slots -- and an LLM only where the input can't be enumerated. That's the right place to draw the line.
· 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.
