Jev против моделей генерации текста
Jev не генерирует свободный текст. Сравнительное видео показывает различие между параллельным принятием решений и генерацией текста по токенам.
JEV ускоряет циклы агентов
Большинство ИИ-агентов медленные, потому что постоянно отправляют мелкие решения о маршрутизации в большую модель. JEV переносит повторяющиеся решения в более быстрый слой и оставляет тяжёлую модель для частей, которым действительно нужно рассуждение. Дорожная карта: более быстрый цикл агента = структурированное состояние + JEV.
Most AI agents are slow because they keep sending tiny routing decisions back to a large model JEV moves those repeated decisions into a faster layer and keeps the heavy model for the parts that actually need reasoning roadmap: Faster Agent Loop = Structured State + JEV
· 12 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.
