Jev против моделей генерации текста
Jev не генерирует свободный текст. Сравнительное видео показывает различие между параллельным принятием решений и генерацией текста по токенам.
Как работает JEV (TypeSafe): типизированные вопросы и калиброванные ответы
Объясняет основной механизм JEV (TypeSafe): передайте контекстное состояние, задайте движку решений типизированный вопрос (Choice/Score/Noul) и получите калиброванный ответ вместо стены текста — достаточно точный для построения рабочего процесса.
JEV (Typesafe) is all about Give it context (the state) → ask the decision engine a typed question (Choice / Score / Noul) → get back a calibrated answer instead of a wall of text. Precise enough to build a workflow on.
· 0 likesOpen on X
More like this
Цены, оценки и происхождение названия Jev
Тред запуска объясняет оценки рабочих процессов code + AI, объявленную цену входных токенов и бесплатные выходные токены.
Модель Jev: генерация вероятностей для принятия решений, в 200 раз быстрее и в 400 раз дешевле LLM
Эта модель создана для принятия решений, а не генерации текста: она выдаёт вероятности для каждого варианта параллельно, а не ответ токен за токеном. Автор приводит упрощённый пример сравнения обычных LLM с этой моделью Jev.
