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。
Ollama 0.35 可运行 Jev 决策模型
通过 Ollama 0.35 在本地运行 Jev 决策模型，输入一段文本即可获得团队分配、退款决策和紧急程度等建议。每个输出附带概率，但分数（如 0.815）是概率加权平均值，需与置信度区分，避免误读。
Ollama 0.35 รันโมเดลตัดสินใจแบบ Jev บนเครื่องเราได้แล้ว ป้อนข้อความเดียว ได้คำตอบทั้งว่าส่งทีมไหน ขอเงินคืนไหม และด่วนแค่ไหน ทุกคำตอบมีความน่าจะเป็นแนบมา แต่ตัวเลขพวกนี้อ่านผิดง่าย score 0.815 คือระดับเฉลี่ยที่ถ่วงด้วยความน่าจะเป็น ส่วน confidence
· 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。
