DDiogo Almeida@CompleteSkeptic𝕏 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。
KKevin Grajeda@k_grajeda𝕏 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。
MMahachai 🦇🔊@EthereumThaila1𝕏 帖子称 Jev 采用非 transformer 的并行计算方式,成本低至每十亿 token 42 美元,并讨论 ChatGPT 与 Anthropic 可能受到冲击,以及 LLM 作为接口、Harness 作为后端的架构变化。