We need to talk about Jev...

Dalam video ini, Matthew Berman membahas Jev, model AI baru yang sedang ramai dibicarakan karena kecepatannya yang luar biasa. Jev dibuat oleh salah satu penemu ChatGPT yang menghabiskan dua tahun diam-diam mengembangkan cara pelatihan baru bernama RLCD, reinforcement learning for calibrated decisions, sebagai alternatif RLHF. Menurut pembuatnya, Jev hingga 200 kali lebih cepat dan hingga 400 kali lebih murah, sehingga output token-nya digratiskan dan input token hanya sepersekian sen. Bedanya, Jev bukan model chat melainkan decision engine umum: ia menerima masukan lalu membuat ratusan atau ribuan keputusan secara paralel dalam hitungan detik. Pada benchmark tertentu, kemampuannya disebut setara model besar lain dengan biaya jauh lebih rendah, dan pembuatnya mengklaim nol hallucination. Video ini penting karena memperlihatkan arsitektur AI yang berbeda, cocok untuk bisnis yang perlu membuat banyak keputusan cepat dan andal, sekaligus menjelaskan batasannya agar penonton tahu kapan Jev tepat dipakai.

Berman menunjukkan Jev bermain Doom secara real time, menyelesaikan wiki race lima lompatan dalam setengah detik ketika model lain butuh empat sampai lima detik, dan mengarahkan tiket dukungan pelanggan dalam milidetik. Ia juga membuat demo kota kecil dengan Astra di Codex, tempat 50 penduduk bertenaga Jev memutuskan reaksi terhadap sebuah prompt dalam waktu singkat, serta demo sumpit yang memilah 150.000 Skittles ke lima ember warna. Jev tidak cocok untuk coding dari nol, sesi chat interaktif, atau catur; melawan Fable, Jev sebenarnya kalah posisi tetapi menang karena Fable kehabisan waktu. Demo dari komunitas meliputi model router buatan Riley Brown, pemblokir iklan Unclutter, simulasi Tesla full self-driving buatan Justin Schroeder dalam kurang dari satu jam, dan Jev yang memainkan Melee. Zapier menjadi sponsor video sebagai cara menyambungkan Jev ke alur kerja otomatis. Transkrip berakhir terpotong saat Berman menyimpulkan nilai kecepatan.