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 é adequado para resolver problemas de domínio: melhor combinado com lógica e LLMs
O post compartilha muitas ideias de Jev e observa que Jev é adequado para resolver problemas de domínio, funcionando melhor combinado com lógica e LLMs do que sozinho.
ここで大量のJevアイデアが公開中 https://render.qmuse.pub/p/muse/8079593307628562/index.html… Jevはドメイン問題解決に適している 単体でどうかというより、ロジックベース、LLM等様々に組み合わせて大きな効果を発揮するかと #JEV #AI
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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.
