Jev 与文本生成模型的取舍
Jev 不生成自由文本。Diogo 用一段对比视频说明并行决策模型与逐字生成模型在任务形态上的差别。
Jev 核心思想与两年前 CUA 工作的比较
作者指出 Jev 今日走红，但其在候选输出中优化正确 token 的核心思想与两年前作者和合作者最大化 CUA 状态与动作相似度的尝试相似，该工作现已收录于 MMEB-v3。
#Jev is viral today, but I don’t see much difference between its core idea of optimizing the correct token over candidate outputs (tell me if wrong) and our attempt two years ago with @DehanKong285793 to maximize the similarity between CUA states and actions. Now it's in MMEB-v3.
· 4 次赞在 X 打开
更多类似内容
定价、评测与 Jev 名称的由来
发布线程继续解释 code + AI 的工作流评测，并给出当时的输入价格及免费输出说明。
Jev模型：面向决策的概率生成，比LLM快200倍、便宜400倍
该模型专为决策而非文本生成设计，并行输出各选项概率，而非逐token生成回复。作者给出普通LLM与该Jev模型的简化对比示例。
