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.
O momento Jev: do estado e da pergunta à probabilidade calibrada
Esta publicação, voltada para iniciantes em CodeX e Claude, apresenta o fluxo básico do modelo Jev: entrada de estado e pergunta, processamento via Jev e saída de probabilidade calibrada.
Beginner for CodeX and Claude The Jev moment - input: state, question - process: Jev - output: calibrated probability
· 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.
