Jev проти моделей генерації тексту
Jev не генерує довільний текст. Порівняльне відео показує різницю між паралельним ухваленням рішень і генерацією тексту токен за токеном.
JEV Engineering: потік прийняття рішень від стану агента до зворотного зв'язку
Представляє потік агентів JEV Engineering: Agent State → Decision Engine → Typed Decision → Orchestrator → Action → Feedback, де ключовим є розділення ймовірнісного інтелекту та детермінованого виконання.
JEV Engineering: Agent State → Decision Engine → Typed Decision → Orchestrator → Action → Feedback The key: separate probabilistic intelligence from deterministic execution. #JEV #AgenticAI #AIAgents #AIEngineering #GenAI
· 1 likesOpen on X
More like this
Ціни, оцінювання і походження назви Jev
Тред запуску пояснює оцінки робочих процесів code + AI, оголошену ціну вхідних токенів і безкоштовні вихідні токени.
Модель Jev: генерація ймовірностей для прийняття рішень, у 200 разів швидша та в 400 разів дешевша за LLM
Ця модель створена для прийняття рішень, а не генерації тексту: вона видає ймовірності для кожного варіанту паралельно, а не відповідь токен за токеном. Автор наводить спрощене порівняння звичайних LLM із цією моделлю Jev.
