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 vs classificadores: sem treinamento, inferência rápida
Jev não é um conceito novo, mas baseia-se em interfaces de classificadores de décadas, funciona para qualquer problema sem treinamento e oferece inferência rápida.
Unlike LLMs, Jev didn't invent a new concept. Classifiers have existed for decades, with exactly the same interface → ask a question, get a probability score. BUT, here's what the hype is all about: - it works for *any* problem, no training required - it's fast → you can do
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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.
