Продовження щойно? https://t.co/x2sTHdFHlA Jev AI: 10 вражаючих прикладів застосування Julian Goldie SEO #AIрезюме #Claude #Codex 10 автоматизованих рішень, які реалізує Jev AI 🔳Особливості Jev AI Jev AI – це спеціалізована на прийнятті рішень AI-система, представлена TypeSafe AI. На відміну від генерації тексту, Jev AI обирає відповіді з наданих варіантів, повертаючи також рівень впевненості у вигляді моделі System 1. 🔳Швидкі та низьковартісні рішення У відео зазначено, що Jev AI працює у 20-200 разів швидше та в 40-400 разів дешевше, ніж звичайні AI-моделі, з часом відповіді близько 0,1 секунди. Його основна особливість – обробка великої кількості невеликих рішень у дуже стислі строки. 🔳Три формати рішень Jev AI підтримує три типи прийняття рішень: вибір з кількох варіантів (Choice), оцінка за заданими критеріями (Score) і визначення "так" чи "ні" на основі ймовірності. Також можлива одночасна обробка кількох запитань. 🔳Автоматизація за допомогою рівня впевненості Jev AI повертає рівень впевненості разом із результатом, дозволяючи автоматично виконувати завдання, якщо рівень впевненості перевищує поріг, і передавати на перевірку людям, якщо він нижче. 🔳Приклад використання 1: Автоматичне сортування електронної пошти Jev AI класифікує вхідні повідомлення на категорії – відповіді, додаткове дослідження, очікування або ручна перевірка. У наведеному прикладі 500 листів були опрацьовані за кілька секунд, загальна вартість – 3,5 цента, з яких лише 12 листів із низьким рівнем впевненості перевірялися людиною. 🔳Приклад використання 2: Класифікація SEO-ключових слів Jev AI може класифікувати від сотень до десятків тисяч ключових слів за такими категоріями, як інформаційні, комерційні або транзакційні, а також розподіляти їх між існуючими та новими сторінками. У прикладі було показано автоматичне впорядкування великої кількості ключових слів у таблиці. 🔳Досвід класифікації дослідницьких матеріалів У схожій задачі Jev AI класифікував 18 наукових статей у 24 категорії, витративши на це 8 центів, і обробив кожну статтю приблизно за 0,25 секунди. 🔳Приклад використання 3: Оцінка лідів Jev AI класифікує потенційних клієнтів на сильних, середніх і слабких, визначаючи рівень впевненості й оцінюючи, чи підходить створене повідомлення для конкретної аудиторії. У прикладі було оброблено 700 лідів за 40 секунд зі вартістю 9 центів. 🔳Приклад використання 4: Побудова внутрішніх посилань Jev AI автоматично створює структуру внутрішніх посилань для сторінок сайту, визначаючи відповідні посилання для кожної сторінки. У прикладі сайт із 586 сторінок отримав 584 посилання за 45,1 секунди, із загальною вартістю 21 цент. 🔳Прийняття рішень про відсутність посилань У прикладі з внутрішніми посиланнями Jev AI визначив, що для 139 сторінок немає відповідних посилань, і не створив їх, що свідчить про здатність приймати рішення щодо невиконання дії. 🔳Приклад використання 5: Оцінка публікацій контенту Jev AI оцінює статті на відповідність пошуковим намірам, відсутність необґрунтованих тверджень і правильність внутрішніх посилань. Якщо стаття отримує "зелене" світло, вона публікується автоматично; "жовте" – потребує перевірки людиною; "червоне" – повертається для доопрацювання через генеративну модель. 🔳Приклад використання 6: Розподіл AI-моделей Jev AI може слугувати маршрутизатором для вибору між дешевими й швидкими моделями або високопродуктивними й дорогими моделями залежно від завдання. У прикладі з LangChain обиралася найдешевша модель із доступних. 🔳Приклад використання 7: Скорочення контексту Jev AI оцінює історію роботи тривалих AI-агентів, визначаючи, які виклики інструментів залишаються важливими, і зменшує обсяг непотрібної інформації. У прикладі було скорочено контекст із 1 мільйона токенів до 86 тисяч за одну секунду. 🔳Проблеми зі скороченням контексту Зазначається, що видалення історії може позбавити AI розуміння причин прийняття попередніх рішень або загальної послідовності. Розглядається можливість не лише видалення, але й впорядкування інформації. 🔳Приклад використання 8: Моніторинг сайтів конкурентів Jev AI відстежує зміни на сайтах конкурентів і визначає їхню важливість для компанії, повідомляючи лише про ті зміни, які перевищують поріг важливості. 🔳Приклад використання 9: Керування браузером Jev AI оновлює можливі дії щоразу, коли вебсторінка змінюється, визначаючи наступні клацання чи дії. Введення тексту виконується окремою генеративною моделлю, тоді як Jev AI зосереджується на ухваленні рішень. 🔳Приклад із пошуком авіарейсів Jev AI знайшов варіанти авіарейсів за 7 секунд, витративши менше ніж 0,5 цента. Варто зазначити, що це стосувалося лише пошуку, а не бронювання квитків. 🔳Приклад використання 10: Розподіл завдань AI-агентам Jev AI автоматично розподіляє завдання, як-от створення контенту, дослідження, корекція сайтів або створення відео, між доступними AI-агентами. Завдання з низькою впевненістю передаються для виконання людині. 🔳Розділення генерації тексту та прийняття рішень Раніше великі мовні моделі займалися як генерацією тексту, так і прийняттям рішень. Jev AI дозволяє передати прийняття рішень цій спеціалізованій моделі, звільняючи дорогі моделі для генерації тексту та складної обробки. 🔳Зменшення витрат на масову обробку 10 описаних сценаріїв можна було б реалізувати й за допомогою традиційних AI, але через високу вартість і тривалість обробки це було б невигідно. Jev AI суттєво знижує витрати на виконання великої кількості рішень. 🔳Поточні способи застосування Хоча технологія є новою й поки невідомо, чи закріпиться вона в довгостроковій перспективі, рекомендується починати автоматизацію з простих завдань, які повторюються щодня або щотижня, таких як класифікація, оцінка чи розподіл. 🔳Висновок відео Цінність Jev AI полягає не в здатності писати тексти, а в ефективній обробці великої кількості рішень із високою швидкістю та низькими витратами, а також у можливості розділяти автоматичну обробку й перевірку людьми на основі рівня впевненості. Це дозволяє оптимізувати маршрутизацію, моніторинг і схвалення завдань AI-агентами.