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 能否取代 LLM 进行 AI 决策？
作者阅读 Jev 相关内容后指出，Jev 接受输入和固定选项并直接返回概率，引发对是否每个 AI 决策都需要 LLM 的思考。
Recently I was reading about Jev, and one idea stood out. We use LLMs for generation, but many AI systems just need to make a decision. Give Jev an input + fixed choices, and it returns probabilities. It got me thinking: Do we really need an LLM for every AI decision?
· 0 次赞在 X 打开
更多类似内容
定价、评测与 Jev 名称的由来
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。
