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：LLM Pareto 最优曲线上的低延迟单 token 输出点
AJ 认为 Jev 是 LLM Pareto 最优曲线上的一个点，满足无需 thinking、单 token 输出、低延迟和足够好智能的潜在需求；Diogo Almeida 对此进行了回复。
AJ称 Jev 是LLM Pareto optimal curve 上的一个点 Jev 让过去存在一个很大的“潜在需求”显现出来： - 不需要 thinking - 单 token 输出 - 低延迟 - 只要足够好的 intelligence 这个方向长期被低估了，因为整个行业都在追求“更高 intelligence” Diogo Almeida 回复说，Jev是在 intelligence
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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。
