Jev против моделей генерации текста
Jev не генерирует свободный текст. Сравнительное видео показывает различие между параллельным принятием решений и генерацией текста по токенам.
Модели принятия решений Jev сталкиваются с проблемой отсечки обучающих данных
В посте отмечается, что модели принятия решений, такие как Jev, должны решить проблему отсечки обучающих данных, иначе решения опираются на информацию старше шести месяцев, что критично для маркетинга, инвестиций и других сфер, требующих данных в реальном времени.
Decision models like Jev have a real challenge to solve with training data cutoff. Otherwise the decisions rely on >6 month old information. This is a big deal for places where decisions need realtime data (marketing, investing, etc). For example, Jev estimates odds Navier
· 6 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.
