অন্য আর্টিকেলেও এই নামটি উল্লেখ করা হয়েছে, কী ধরনের বিষয় তা জানতে আগ্রহী https://t.co/7qiEKzo5Yd Jev AI AI এজেন্টের ধারণাকে পরিবর্তন করেছে Julian Goldie SEO #AIসারাংশ #Claude #Codex Jev AI এজেন্টের সিদ্ধান্ত গ্রহণ ও অটোমেশনে পরিবর্তন এনেছে 🔳Jev-এর বৈশিষ্ট্য Jev কোনো লেখা তৈরির জন্য নয়, বরং নির্বাচন, মূল্যায়ন, সিদ্ধান্ত গ্রহণের মতো কাজের জন্য বিশেষভাবে System 1 ধরনের AI মডেল হিসাবে তৈরি হয়েছে যা দ্রুত এবং কম খরচে প্রচুর পরিমাণে সিদ্ধান্ত প্রক্রিয়া করতে সক্ষম। 🔳প্রথাগত মডেলের সঙ্গে ভূমিকা বণ্টন বড় মডেলগুলির কাজ হল গবেষণা, পরিকল্পনা এবং লেখা তৈরি করা, যেখানে Jev সংক্ষিপ্ত উত্তর প্রয়োজন এমন সিদ্ধান্ত, যেমন পরবর্তী টুলের নির্বাচন, প্রসেস চালিয়ে যাওয়ার সিদ্ধান্ত, মানব যাচাইয়ের প্রয়োজনীয়তা ইত্যাদি পরিচালনা করে। 🔳গতি ও খরচ ভিডিওতে বলা হয়েছে যে Jev সাধারণ AI মডেলের চেয়ে ২০ থেকে ২০০ গুণ দ্রুত এবং ৪০ থেকে ৪০০ গুণ কম ব্যয়বহুল, যেখানে ছোট ছোট সিদ্ধান্তগুলো উচ্চ-ক্ষমতাসম্পন্ন মডেল থেকে সরিয়ে নেওয়া যায়। 🔳৩ ধরনের সিদ্ধান্ত গ্রহণ Jev-এর মাধ্যমে তিনটি প্রক্রিয়া করা যায়: Choice (একাধিক বিকল্প থেকে নির্বাচন), Score (নির্ধারিত মান অনুযায়ী মূল্যায়ন), এবং Yes অথবা No-র সম্ভাবনা নির্ধারণ। প্রতিটি সিদ্ধান্তের ক্ষেত্রে নিশ্চিততার মাত্রাও জেনে নেওয়া যায়। 🔳নিশ্চিততার ওপর ভিত্তি করে অটোমেশন যদি নিশ্চিততার মাত্রা বেশি হয়, তাহলে সিদ্ধান্তটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রক্রিয়া করা যায়। যদি কম হয়, তাহলে এটি মানুষের যাচাইয়ের জন্য পাঠানো হয়। এআই ভুল সিদ্ধান্ত নেওয়ার সম্ভাবনা এবং নিশ্চিত না থাকার পরিস্থিতি উভয়ই নিয়মের মধ্যে অন্তর্ভুক্ত করা যায়। 🔳একাধিক সিদ্ধান্তের সমান্তরাল প্রক্রিয়াকরণ একই পরিস্থিতিতে একাধিক প্রশ্ন একত্রিত করে পাঠানো যায়, যেমন পরবর্তী প্রসেস, জরুরিতা, অনুমোদনের প্রয়োজনীয়তা ইত্যাদি। এটি AI এজেন্টের অপেক্ষার সময় এবং খরচ কমাতে সাহায্য করে। 🔳গবেষণাপত্রের শ্রেণিবিভাগ উদাহরণ Jev-কে গবেষণাপত্রের শিরোনাম, সারসংক্ষেপ, এবং ২৪ ধরনের বিষয়বস্তুর ভিত্তিতে শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য ব্যবহার করা হয়। ভিডিওতে ১৮টি প্রসেসের জন্য মোট খরচ ৮ সেন্ট এবং প্রতিটি প্রসেসের গড় সময় ২৫৬ মিলিসেকেন্ড হিসাবে উল্লেখ করা হয়েছে। 🔳ই-মেইল সাজানোর উদাহরণ ৫০০টি ই-মেইল Jev-এর মাধ্যমে শ্রেণিবদ্ধ করা হয়েছিল যেখানে উত্তর, অতিরিক্ত গবেষণা, অপেক্ষা, মানুষের যাচাই ইত্যাদি অংশে বিভক্ত করা হয়। এটি কয়েক সেকেন্ডে সম্পন্ন হয় এবং মোট খরচ ছিল ৩.৫ সেন্ট। 🔳লিড মূল্যায়নের উদাহরণ ৭০০টি লিড এবং পৃথক বার্তা মূল্যায়নের ক্ষেত্রে ৪০ সেকেন্ডে প্রতিক্রিয়া পূর্বাভাস এবং নিশ্চিততার মাত্রা নির্ধারণ করা হয়। লিড ও বার্তার অসঙ্গতি সনাক্ত করা হয় এবং খরচ ছিল ৯ সেন্ট। 🔳ব্রাউজার অপারেশনে প্রয়োগ ব্রাউজার এজেন্টের ক্ষেত্রে, প্রতিটি পৃষ্ঠা পরিবর্তনের সঙ্গে সম্ভাব্য অপারেশন আপডেট করে Jev-কে পরবর্তী অপারেশনের জন্য নির্বাচন করতে দেয়া হয়। ভিডিওতে ব্রাউজার কমান্ডের গড় সংখ্যা ১০৯২ থেকে ১০১-এ কমেছে এবং কাজের সময় ২৫% পর্যন্ত হ্রাস পেয়েছে। 🔳ফ্লাইট সার্চের সতর্কতা একটি উদাহরণে ৭ সেকেন্ডে ফ্লাইট খুঁজে বের করার কথা উল্লেখ করা হয়েছে, যেখানে খরচ ০.৫ সেন্টের কম ছিল। তবে এটি শুধুমাত্র অনুসন্ধান পর্যায়ে সীমাবদ্ধ ছিল এবং বুকিং করা হয়নি। 🔳অভ্যন্তরীণ লিংক অপ্টিমাইজেশন ৫৮৬ পৃষ্ঠার ওয়েবসাইটের অভ্যন্তরীণ লিংক গঠন উদাহরণ হিসাবে ৪৫.১ সেকেন্ডে ৫৮৪টি লিংক স্থাপন করা হয়। ১৩৯টি পৃষ্ঠার জন্য কোনো উপযুক্ত লিংক না থাকায় সেখানে লিংক স্থাপন করা হয়নি। খরচ ছিল ২১ সেন্ট। 🔳মডেল রাউটিং কম খরচে দ্রুততর মডেল এবং উচ্চক্ষমতাসম্পন্ন ব্যয়বহুল মডেলগুলির মধ্যে Jev কাজের ধরণ অনুযায়ী রাউটিং পরিচালনা করে। 🔳টুল ব্যবহার নিরাপত্তা যাচাই AI এজেন্ট কোনো টুল কার্যকর করার আগে Jev রিস্ক মূল্যায়ন করে। যদি নিরাপদ হয়, তবে এটি কার্যকর হয়; যদি বিপজ্জনক হয়, তাহলে এটি বন্ধ করে মানব যাচাইয়ের জন্য পাঠানো হয়। 🔳কনটেক্সট হ্রাস এজেন্ট ইতিহাসে থাকা টুল কলের গুরুত্ব Jev দ্বারা মূল্যায়ন করে অনাবশ্যক তথ্য বাদ দেওয়া হয়। একটি উদাহরণে ১০ লক্ষ টোকেনের কনটেক্সট ৮৬০০০ টোকেনে ১ সেকেন্ডে হ্রাস করা হয়। 🔳কনটেক্সট হ্রাসের বিষয়ে উদ্বেগ অতীতের সিদ্ধান্তের কারণ বা প্রক্রিয়া হারানোর সম্ভাবনা নিয়ে প্রশ্ন তোলা হয়েছে। 🔳Jev-এর সীমাবদ্ধতা Jev কোনো লেখা, কোড বা গবেষণার ফলাফল তৈরি করে না। এটি শুধুমাত্র সিদ্ধান্ত গ্রহণে নিযুক্ত। 🔳ইনপুট ডিজাইনের গুরুত্ব প্রশ্নের বিষয়বস্তু ও বিকল্পগুলি যথাযথভাবে উল্লেখ করা প্রয়োজন। 🔳মূল্য নির্ধারণ ১০ লক্ষ টোকেন ইনপুটের জন্য প্রায় ৪ সেন্ট খরচ হয়। 🔳টাস্ক সম্পাদনের মোট খরচ গুরুত্বপূর্ণ সঠিক রাউটিং না হলে টাস্কের মোট খরচ বেড়ে যেতে পারে। 🔳AI এজেন্টের গঠন পরিবর্তন অতীতে একই মডেল লেখার এবং সিদ্ধান্ত নেওয়ার কাজ করত। কিন্তু বর্তমানে বড় মডেল গবেষণা ও লেখা তৈরির কাজ করছে এবং Jev সিদ্ধান্ত এবং মূল্যায়ন করছে। 🔳বর্তমান প্রয়োগযোগ্য ক্ষেত্র Jev-এর স্থানীয় কার্যকরত্ব রয়েছে। 🔳ভিডিওর সিদ্ধান্ত বারবার ছোট সিদ্ধান্তগুলো নিয়ে Jev এর মতো মডেল AI এজেন্টের গতি, খরচ এবং অটোমেশনের পরিধি উন্নত করতে পারে।