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：AI 的“互联网时刻”，速度提升 193 倍、成本降低 444 倍
介绍 Jev 的工作方式：LLM 负责写、智能体负责行动、Jev 选择下一步，并声称在测试中实现最高 193 倍加速和 444 倍成本降低。
Jev is "Internet" moment for AI: up to 193x faster and 444x cheaper in tests with Claude Fable 5.1 and GPT-6 Astra Whar is Jev, how to use and unlock its real 100х advantage in my 10-page research: step 1 → meet Jev: LLM writes, agents act, Jev chooses the next move - split
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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。
