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 vs. LLM as Judge：清晰解析
通过客服退款示例，比较Jev和LLM作为评估者的区别，判断AI回答是否基于事实、诚实且有用。
Jev vs. LLM as Judge, clearly explained. Imagine a support agent says, “Done. I issued your refund.” The trace shows that the agent looked up the order, but never completed the refund. An evaluator now needs to decide whether the answer is grounded, honest, and useful. Both an
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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。
