Sambit na ang nakaraan? https://t.co/x2sTHdFHlA Jev AI: 10 mga kahaliling paggamit na sobrang panganib Julian Goldie SEO #AIsummary #Claude #Codex 10 paraan ng awtomatikong pagdedesisyon gamit ang Jev AI 🔳 Mga katangian ng Jev AI Ang Jev AI ay isang AI na espesyalisado sa pagdedesisyon na inilabas ng TypeSafe AI, na hindi nagbuo ng teksto, kundi nagpili ng sagot mula sa ibinigay na sitwasyon at mga opsyon, at nagbabalik ng antas ng tiwala bilang isang System 1 model. 🔳 Mabilis at mura ang pagdedesisyon Sa video, ipinaliwanag na mas mabilis ito ng 20 hanggang 200 beses, at 40 hanggang 400 beses mas mura kaysa sa karaniwang AI model, na nagbabalik ng sagot sa halos 0.1 segundo. Ito ay kilala bilang may kakayahang magtrabaho nang mabilis sa malaking bilang ng maliit na desisyon. 🔳 3 uri ng pagdedesisyon Mayroong Choice (piliin mula sa maraming opsyon), Score (sukatin batay sa itinakdang pamantayan), at Yes/No (sukatin sa pamamagitan ng probabilidad). Maaari ring magtrabaho nang sabay-sabay sa maraming tanong. 🔳 Awтомatikong proseso gamit ang antas ng tiwala Dahil nagbabalik ang Jev AI ng desisyon at antas ng tiwala nang sabay, maaaring itayo ang isang sistema kung saan ang mga desisyon na may antas ng tiwala na hihigit sa batayan ay awtomatikong isasagawa, habang ang mga desisyon na mas mababa sa batayan ay ipapadala sa tao para sa pagsusuri. 🔳 Halimbawa ng paggamit 1: Awтомatikong paghahati-hati ng email Awтомatikong ihihiwalay ang mga natanggap na email sa mga kategorya tulad ng sagutin, karagdagang pagsisiyasat, hintayin, o tao para sa pagsusuri. Sa isang nabanggit na halimbawa, 500 email ay naproseso sa ilang segundo, na nagkakahalaga ng kabuuang 3.5 sentimo, at ang lamang 12 email na may mababang antas ng tiwala ang pinagsusuri ng tao. 🔳 Halimbawa ng paggamit 2: Pagkategorya ng SEO keywords Kategoryahin ang libu-libo hanggang sampung libo ng mga keyword sa mga kategorya tulad ng impormasyon, komersyal, o transaksyon, at gamitin din ito para sa paghahati sa umiiral at bagong pahina. Ipinakita ang paggamit nito para sa awtomatikong pag-ayos ng malaking bilang ng mga keyword sa spreadsheet. 🔳 Nakamit na resulta sa pagkategorya ng pananaliksik Bilang isang katulad na halimbawa, isinagawa ang pagkategorya ng 18 na akademikong papel sa 24 kategorya, na naproseso sa kabuuang 8 sentimo at halos 0.25 segundo bawat isa. 🔳 Halimbawa ng paggamit 3: Pagtataya sa mga lead Kategoryahin ang mga posibleng kliyente bilang malakas, katamtaman, o mahina kasama ang antas ng tiwala, at tukuyin kung ang mensahe na ginawa ay angkop para sa target. Sa isang halimbawa, naproseso ang 700 lead sa 40 segundo, na nagkakahalaga ng 9 sentimo. 🔳 Halimbawa ng paggamit 4: Pagbuo ng internal links Ibigay sa Jev AI ang pagdedesisyon kung ano ang tamang link destination sa bawat pahina ng website upang awtomatikong itayo ang internal link structure. Sa isang website na may 586 pahina, napakapag-ayos nito ang 584 link sa 45.1 segundo, na nagkakahalaga ng 21 sentimo. 🔳 Pagdedesisyon na hindi maglalagay ng hindi kinakailangang link Sa halimbawang ito, tinukoy ni Jev AI ang 139 pahina na walang tamang link destination, at hindi itinakda ang anumang link. Mahalaga na ito ay hindi simpleng awtomatikong proseso—kaya nitong magdesisyon na huwag gawin ang isang bagay. 🔳 Halimbawa ng paggamit 5: Pagdedesisyon kung ilabas ang content Sabay-sabay na tukuyin kung ang artikulo ay sumasagot sa search intent, walang walang batayang pahayag, at may tamang internal links. Kung berde: awtomatikong ilabas; kung dilaw: i-redirect sa tao para sa pagsusuri; kung pula: ibalik sa content generation model. 🔳 Halimbawa ng paggamit 6: Paghahati-hati ng AI models Gumamit bilang router upang piliin ang mas mura at mabilis na model o ang mas mahusay at mas mahal na model batay sa hiling. Sa halimbawa ni LangChain, ipinakita ang ideya na piliin ang pinakamura sa loob ng kakayahang magproseso. 🔳 Halimbawa ng paggamit 7: Pagbabawas ng konteksto Tukuyin kung ang bawat tool call sa history ng isang AI agent ay mahalaga pa rin para sa kasalukuyan upang bawasan ang hindi kinakailangan. Sa halimbawa, binawasan nito ang halos 1 milyong token hanggang 86,000 token sa halos isang segundo. IBC: Mga hamon sa pagbabawas ng konteksto Ipinakita rin ang pagtutol na kung i-evaluate at i-delete nang hiwalay ang history, maaaring mawala rin ang dahilan kung bakit ginawa nito ang desisyon o ang buong flow. Ang teknikal na pag-aaral pa rin ay nasa yugto ng pagsusuri kung ano ang dapat gawin—i-delete o i-reorder. IBC: Halimbawa ng paggamit 8: Pagmamasid sa mga kompetidor Mamasid sa mga pagbabago sa website ng kompetidor at tukuyin kung mahalaga ba ito para sa iyong negosyo gamit ang Yes/No probability. Ang tanging mga pagbabago na hihigit sa batayan ang maipapadala bilang abiso—naiiwasan ang mga hindi kinakailangang abiso dahil sa maliliit na pagbabago. IBC: Halimbawa ng paggamit 9: Browser operations I-update ang mga posibleng aksyon bawat beses na magbago ang web page, at hayaan ang Jev AI na magdesisyon kung ano ang susunod na click o aksyon. Ang pagpapila ng teksto ay iniiwanan sa isang mas maliit na generation model, habang nagpapokus lamang si Jev AI sa pagdedesisyon. IBC: Halimbawa sa paghahanap ng flight Sa paghahanap ng flight, natuklasan ang mga opsyon sa halos 7 segundo, at nagkakahalaga ng mas mababa pa sa 0.5 sentimo. Gayunpaman, ito ay inilarawan bilang proseso hanggang sa paghahanap at pagtukoy ng mga opsyon—hindi pa hanggang sa aktwal na pag-book. IBC: Halimbawa ng paggamit 10: Pagkakaibigan ng gawain sa AI agent Awтомatikong ibahagi ang mga gawain tulad ng content creation, pagsisiyasat, website correction, at video production sa mga available AI agent. Ang mga gawain na may mababang antas ng tiwala lamang ang ililipat sa tao para sa pagsusuri—kaya mong awtomatikong ibahagi ang malaking bilang ng gawain. IBC: Paghihiwalay ng content generation at pagdedesisyon Noong dati, pinananagotan ng malalaking language model ang parehong content generation at maliit na desisyon. Ngunit sa pamamagitan ng pagbibigay sa modelo tulad ni Jev AI ang responsibilidad sa pagdedesisyon, maaaring mag-focus lamang ang mas mahal na model sa generation at mas mataas na antas ng proseso. IBC: Pagbaba ng gastos sa malaking dami ng prosesoAng 10 na aplikasyon na ipinakilala ay maaaring maabot din ng tradisyonal na AI, ngunit ang pagtawag sa malalaking modelo para sa bawat maliit na desisyon ay nagdudulot ng dagdag na gastos at oras sa pagproseso. Ang pagbabago ay ang kakayahan ng Jev AI na mabawasan ang gastos sa malaking bilang ng desisyon. 🔳 Mga paraan ng paggamit sa kasalukuyan Bagaman ang teknolohiya ay bago pa lamang at hindi pa alam kung ito ay magiging matatag sa mahabang panahon, inirerekomenda na simulan ang awtomatikong proseso sa mga simpleng klasipikasyon, pagtataya, at paghahati-hati na ginagawa araw-araw o linggo-linggo. 🔳 Konklusyon ng video Ang halaga ng Jev AI ay hindi nasa kakayahan nito na sumulat ng teksto, kundi sa kanyang kakayahang prosesuhin ang malaking bilang ng desisyon nang mabilis at mura, at hatiin ang awtomatikong proseso mula sa pagmamasid ng tao batay sa antas ng tiwala. Ito ang pangunahing pahayag ng video: na maaaring mapabilis ang routing, pagmamasid, at pagpapayag ng AI agents.