Продолжение предыдущего? https://t.co/x2sTHdFHlA Jev AI: 10 удивительных примеров применения Julian Goldie SEO #AIСводка #Claude #Codex 10 автоматизированных решений с Jev AI 🔳 Особенности Jev AI Jev AI — это специализированная ИИ-система для принятия решений, выпущенная TypeSafe AI. Вместо генерации текста она выбирает ответ из заданных ситуаций и вариантов, возвращая степень уверенности, и представлена как модель типа System 1. 🔳 Быстрое и низкозатратное принятие решений В видео объясняется, что Jev AI работает в 20–200 раз быстрее и на 40–400 раз дешевле, чем обычные ИИ-модели, с ответами, возвращаемыми примерно за 0,1 секунды. Его ключевое преимущество — способность быстро обрабатывать огромное количество мелких решений. 🔳 Три типа решений Возможны три формата: Choice — выбор из нескольких вариантов, Score — оценка по заданным критериям и Yes/No — определение вероятности ответа «да» или «нет». Можно обрабатывать несколько вопросов одновременно. 🔳 Автоматизация на основе степени уверенности Jev AI возвращает не только решение, но и степень уверенности. Это позволяет создать систему: при превышении порога уверенности — автоматическая обработка, при низкой уверенности — передача на проверку человеку. 🔳 Пример 1: Автоматическая классификация писем Полученные письма автоматически классифицируются как: ответить, дополнительное исследование, ожидание или передать человеку. В приведённом примере 500 писем были обработаны за несколько секунд за 3,5 цента; только около 12 писем с низкой степенью уверенности требуют ручной проверки. 🔳 Пример 2: Классификация SEO-ключевых слов Ключевые слова в количестве от тысяч до десятков тысяч классифицируются по категориям: сбор информации, коммерческие цели, транзакционные цели и т.д. Также можно распределять их между существующими и новыми страницами. Продемонстрировано автоматическое упорядочивание большого объёма ключевых слов в таблицах. 🔳 Опыт классификации исследовательских материалов В аналогичном примере 18 научных статей были классифицированы по 24 категориям за 8 центов и около 0,25 секунды на каждую статью. 🔳 Пример 3: Оценка потенциальных клиентов Потенциальных клиентов классифицируют как сильных, средних или слабых с присвоением степени уверенности. Также оценивается, насколько подходящим является созданное сообщение для каждого клиента. В примере 700 лидов были обработаны за 40 секунд за 9 центов. 🔳 Пример 4: Построение внутренних ссылок Jev AI определяет подходящие целевые страницы для каждой страницы сайта, автоматически формируя структуру внутренних ссылок. На сайте из 586 страниц было размещено 584 ссылки за 45,1 секунды за 21 цент. 🔳 Решение не создавать ненужные ссылки В этом примере Jev AI определил, что для 139 страниц подходящих целевых страниц нет, и не создавал для них ссылок. Важно, что система не просто автоматизирует действия — она способна принимать решение НЕ выполнять действие. 🔳 Пример 5: Решение о публикации контента Одновременно оценивается: отвечает ли статья поисковому намерению, нет ли в ней необоснованных утверждений и правильно ли расставлены внутренние ссылки. Зелёный — автоматическая публикация; жёлтый — проверка человеком; красный — возврат на генерацию текста. 🔳 Пример 6: Распределение ИИ-моделей Jev AI может выступать в роли маршрутизатора, выбирая между дешёвыми и быстрыми моделями и дорогими, но мощными — в зависимости от задачи. В примере с LangChain показан подход: выбор самой дешёвой модели, способной справиться с задачей. 🔳 Пример 7: Сокращение контекста Для длительно работающих ИИ-агентов оценивается актуальность каждого вызова инструмента в истории, чтобы удалить ненужную информацию. В примере история из ~1 млн токенов была сокращена до 86 000 токенов за ~1 секунду. 🔳 Проблемы сокращения контекста Было отмечено возражение: если удалять историю по отдельным элементам, ИИ может потерять понимание причин своих прошлых решений и общую логическую цепочку. Технически ещё не решено: удалять ли информацию или просто переупорядочивать её. 🔳 Пример 8: Мониторинг сайтов конкурентов Отслеживаются изменения на сайтах конкурентов, а Jev AI оценивает их важность для вашей компании как «да» или «нет» с вероятностью. Уведомления приходят только при превышении порога важности — это снижает количество ложных уведомлений из-за мелких изменений. 🔳 Пример 9: Веб-операции После каждого изменения веб-страницы Jev AI определяет доступные действия и выбирает следующий клик или операцию. Ввод текста поручается отдельной небольшой генеративной модели; Jev AI сосредоточен исключительно на принятии решений. 🔳 Пример поиска авиабилетов В примере поиск вариантов рейсов занял около 7 секунд и менее 0,5 цента. Однако важно понимать: это только поиск и отбор вариантов — фактическое бронирование не выполняется. 🔳 Пример 10: Распределение задач между ИИ-агентами Задачи — создание контента, исследование, корректировка сайта, производство видео — автоматически распределяются между доступными ИИ-агентами. Только задачи с низкой степенью уверенности передаются человеку — это позволяет автоматически распределять огромные объёмы работы. 🔳 Разделение генерации текста и принятия решений Раньше крупные языковые модели выполняли и генерацию текста, и мелкие решения одновременно. Jev AI позволяет передать принятие решений отдельной модели — тогда дорогие модели могут сосредоточиться исключительно на генерации и сложных задачах. ListItemIconСами 10 описанных применений ранее были возможны и с традиционным ИИ, но вызов крупных моделей для каждого мелкого решения увеличивал расходы и время обработки. Jev AI делает возможным значительное снижение стоимости обработки большого количества решений — это и есть главное изменение. 🔳 Текущие способы применения Хотя технология только появилась и неизвестно, устоится ли она в долгосрочной перспективе, рекомендуется начинать с автоматизации простых задач, повторяющихся ежедневно или еженедельно: классификация, оценка, распределение и т.п. 🔳 Вывод видео Ценность Jev AI заключается не в способности писать тексты, а в способности быстро и с низкой стоимостью обрабатывать огромное количество решений, разделяя автоматическую обработку и проверку человеком на основе уровня уверенности. Именно это позволяет эффективно оптимизировать маршрутизацию, мониторинг и одобрение AI-агентов — это основной тезис видео.