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 双引擎架构：System-1 快速分类与 System-2 深度推理
介绍 AI 智能体栈向双引擎架构演进：JEV 驱动的 System-1 负责亚 100 毫秒分类与路由，System-2 负责重型 LLM 推理，宣称速度提升 100 倍、成本降低 400 倍。
The AI agent stack is shifting to a dual-engine architecture: ⚡ Fast System-1 (JEV): Sub-100ms classification & routing 🧠 Deep System-2: Heavy LLM reasoning 100x faster, 400x cheaper. #JEV #AI #Tech #AgenticAI
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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。
