Sambungan dari sebelumnya? https://t.co/x2sTHdFHlA Jev AI: 10 Kes Penggunaan yang Mengejutkan Julian Goldie SEO #AIringkasan #Claude #Codex 10 Automasi Keputusan yang Dicapai dengan Jev AI 🔳 Ciri-ciri Jev AI Jev AI ialah model AI khusus keputusan yang diperkenalkan oleh TypeSafe AI, yang tidak menghasilkan teks, tetapi memilih jawapan berdasarkan situasi dan pilihan yang diberikan, serta mengembalikan tahap keyakinan sebagai model jenis System 1. 🔳 Keputusan pantas dan berkos rendah Dalam video, ia diterangkan bahawa Jev AI ialah 20 hingga 200 kali lebih pantas dan 40 hingga 400 kali lebih murah berbanding model AI biasa, dengan jawapan dipulangkan dalam masa sekitar 0.1 saat. Ia dikatakan unggul dalam memproses sejumlah besar keputusan kecil dengan pantas. 🔳 Tiga bentuk keputusan Terdiri daripada pilihan (Choice) untuk memilih daripada beberapa cadangan, penilaian (Score) berdasarkan kriteria yang ditetapkan, dan penilaian berdasarkan kebarangkalian (Yes/No), serta mampu memproses banyak soalan secara serentak. 🔳 Automasi berdasarkan tahap keyakinan Jev AI mengembalikan keputusan bersama tahap keyakinan, membolehkan pembinaan sistem di mana tindakan automatik dilakukan jika keyakinan melebihi sempadan, dan jika di bawah sempadan, ia akan dialihkan kepada pengesahan manusia. 🔳 Contoh penggunaan 1: Pengagihan e-mel automatik E-mel masuk diklasifikasikan secara automatik kepada kategori seperti balas, penyelidikan lanjut, tunggu, atau pengesahan manusia. Dalam kes yang diperkenalkan, 500 e-mel diproses dalam beberapa saat dengan kos keseluruhan hanya 3.5 sen, di mana hanya sekitar 12 e-mel dengan keyakinan rendah yang perlu disemak oleh manusia. 🔳 Contoh penggunaan 2: Pengelasan kata kunci SEO Kata kunci dalam jumlah ribuan hingga puluhan ribu diklasifikasikan kepada kategori seperti pengumpulan maklumat, tujuan komersial, tujuan perniagaan, dan boleh digunakan untuk mengagihkan ke laman sedia ada atau laman baharu. Ia diperkenalkan sebagai alat untuk menyusun kata kunci besar secara automatik dalam jadual. 🔳 Prestasi pengelasan bahan penyelidikan Sebagai contoh serupa, satu kes menunjukkan bahawa 18 kertas penyelidikan telah diklasifikasikan ke dalam 24 kategori dengan kos keseluruhan 8 sen dan masa sekitar 0.25 saat setiap satu. 🔳 Contoh penggunaan 3: Penilaian prospek Prospek diklasifikasikan kepada kuat, sederhana, lemah bersama tahap keyakinan, serta menilai sama ada mesej yang dicipta sesuai dengan sasaran. Satu kes menunjukkan bahawa 700 prospek diproses dalam 40 saat dengan kos 9 sen. 🔳 Contoh penggunaan 4: Pembinaan pautan dalaman Jev AI dinilai untuk menentukan pautan yang sesuai bagi setiap halaman di laman web, membolehkan pembinaan struktur pautan dalaman secara automatik. Pada laman web dengan 586 halaman, 584 pautan ditempatkan dalam 45.1 saat dengan kos 21 sen. 🔳 Keputusan untuk tidak membuat pautan tidak perlu Dalam kes pautan dalaman, Jev AI menilai bahawa 139 halaman tidak mempunyai pautan yang sesuai dan memilih untuk tidak menetapkan pautan. Ini penting kerana ia bukan sekadar automasi mudah, tetapi mampu membuat keputusan untuk tidak bertindak. 🔳 Contoh penggunaan 5: Penilaian penerbitan kandungan Menilai sama ada artikel menjawab niat carian, tidak mengandungi pernyataan tanpa bukti, dan mempunyai pautan dalaman yang sesuai secara serentak. Sistem ini menggambarkan: hijau = terbit automatik, kuning = pengesahan manusia, merah = dipulangkan kepada model penghasil teks. 🔳 Contoh penggunaan 6: Pengagihan model AI Boleh digunakan sebagai penapis yang memilih antara model murah dan pantas atau model canggih dan mahal bergantung pada permintaan. Dalam kes LangChain, pendekatan memilih model termurah yang masih mampu menangani tugas diperkenalkan. 🔳 Contoh penggunaan 7: Pengurangan konteks Menilai sama ada setiap pemanggilan alat dalam sejarah agen AI yang beroperasi lama masih penting semasa ini, untuk mengurangkan maklumat tidak perlu. Dalam kes ini, sejarah sebanyak 1 juta token dikurangkan kepada 86,000 token dalam masa sekitar satu saat. 🔳 Cabaran pengurangan konteks Disebutkan bahawa menghapus sejarah secara individu mungkin menyebabkan AI kehilangan sebab atau aliran logik di sebalik keputusan lampau. Secara teknikal, soalan sama ada menghapus atau menyusun semula masih dalam peringkat penyelidikan. 🔳 Contoh penggunaan 8: Pemantauan laman web pesaing Memantau perubahan pada laman web pesaing dan menilai sama ada perubahan tersebut penting kepada syarikat anda dengan penilaian Yes/No berdasarkan kebarangkalian. Hanya perubahan yang melebihi sempadan keyakinan akan diberitahu, mengurangkan pemberitahuan tidak perlu akibat penyesuaian kecil. 🔳 Contoh penggunaan 9: Operasi pelayar Setiap kali halaman web berubah, calon operasi yang boleh dilakukan dikemas kini, dan Jev AI menentukan klik atau tindakan seterusnya. Input teks ditangani oleh model generatif kecil lain, manakala Jev AI fokus sepenuhnya pada keputusan. 🔳 Kes pencarian penerbangan Dalam pencarian penerbangan, contoh menunjukkan bahawa calon ditemui dalam masa sekitar 7 saat dengan kos kurang daripada 0.5 sen. Namun, ia hanya merujuk kepada proses mencari dan menemui calon — bukan membuat tempahan sebenar. 🔳 Contoh penggunaan 10: Pengagihan tugas kepada agen AI Tugas seperti pembuatan kandungan, penyelidikan, pembaikan laman web, dan pembuatan video dialihkan secara automatik kepada agen AI yang tersedia semasa. Hanya tugas dengan keyakinan rendah akan dialihkan kepada saluran manusia, membolehkan pengagihan tugas besar secara automatik. 🔳 Pemisahan penghasilan teks dan keputusan Sebelum ini, model bahasa besar bertanggungjawab atas kedua-dua penghasilan teks dan keputusan kecil; tetapi dengan menyerahkan bahagian keputusan kepada model seperti Jev AI, model mahal boleh fokus sepenuhnya pada penghasilan dan pemprosesan kompleks. ◙ Penurunan kos pemprosesan besar-besaranSepuluh penggunaan yang diperkenalkan sendiri sebenarnya sudah boleh dicapai oleh AI tradisional, tetapi memanggil model besar untuk setiap keputusan kecil akan meningkatkan kos dan masa pemprosesan. Jev AI dianggap sebagai perubahan besar kerana mampu mengurangkan kos secara besar-besaran untuk banyak keputusan. 🔳 Cara penggunaan semasa ini Walaupun teknologi ini baru sahaja diperkenalkan dan belum pasti sama ada ia akan menetap dalam jangka panjang, ia disarankan untuk bermula dengan mengautomatiskan tugas-tugas ringkas yang diulang setiap hari atau seminggu, seperti pengelasan, penilaian, dan pengagihan. 🔳 Kesimpulan video Nilai Jev AI bukan terletak pada kemampuannya menulis teks, tetapi pada keupayaannya memproses banyak keputusan dengan pantas dan berkos rendah, serta memisahkan pemprosesan automatik dan pengesahan manusia berdasarkan tahap keyakinan. Ini merupakan argumen utama video, iaitu ia dapat meningkatkan kecekapan dalam perutean, pemantauan, dan persetujuan agen AI.