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 与分类器：无需训练、快速推理
Jev 并非新概念，而是基于数十年历史的分类器接口，但无需训练即可适用于任何问题，且推理速度快。
Unlike LLMs, Jev didn't invent a new concept. Classifiers have existed for decades, with exactly the same interface → ask a question, get a probability score. BUT, here's what the hype is all about: - it works for *any* problem, no training required - it's fast → you can do
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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。
