Tiếp theo từ trước đó? https://t.co/x2sTHdFHlA Jev AI: 10 trường hợp ứng dụng đáng kinh ngạc Julian Goldie SEO #AI_tóm_tắt #Claude #Codex 10 cách tự động hóa quyết định với Jev AI 🔳 Đặc điểm của Jev AI Jev AI là một mô hình AI chuyên về quyết định do TypeSafe AI công bố, không tạo ra văn bản mà được mô tả là một mô hình kiểu System 1, chọn câu trả lời từ các tình huống và lựa chọn được cung cấp, đồng thời trả về mức độ tin cậy. 🔳 Quyết định nhanh chóng và chi phí thấp Video giải thích rằng Jev AI nhanh hơn 20 đến 200 lần và rẻ hơn 40 đến 400 lần so với các mô hình AI thông thường, với câu trả lời được trả về trong khoảng 0,1 giây. Đặc điểm nổi bật là khả năng xử lý hàng loạt quyết định nhỏ một cách nhanh chóng. 🔳 Ba hình thức quyết định Có ba hình thức: Choice (chọn từ nhiều lựa chọn), Score (đánh giá theo tiêu chí đã thiết lập), và Yes/No (phán đoán xác suất). Có thể xử lý nhiều câu hỏi cùng lúc. 🔳 Tự động hóa dựa trên mức độ tin cậy Vì Jev AI trả về cả quyết định và mức độ tin cậy cùng lúc, nên có thể xây dựng hệ thống tự động xử lý khi mức độ tin cậy vượt ngưỡng, và chuyển sang xác nhận bởi con người khi dưới ngưỡng. 🔳 Trường hợp ứng dụng 1: Phân loại email tự động Tự động phân loại email nhận được thành các nhóm: trả lời, điều tra thêm, chờ, hoặc xác nhận bởi con người. Trong ví dụ được giới thiệu, 500 email được xử lý trong vài giây với chi phí tổng cộng chỉ 3,5 cent, và chỉ khoảng 12 email có mức độ tin cậy thấp mới cần con người xác nhận. 🔳 Trường hợp ứng dụng 2: Phân loại từ khóa SEO Phân loại hàng ngàn đến hàng chục ngàn từ khóa thành các nhóm như: thu thập thông tin, mục đích thương mại, mục đích giao dịch, và có thể sử dụng để phân bổ vào trang hiện có hoặc trang mới. Ví dụ được giới thiệu là tự động sắp xếp hàng loạt từ khóa trên bảng tính. 🔳 Thành tích phân loại tài liệu nghiên cứu Một ví dụ tương tự: phân loại 18 bài báo nghiên cứu vào 24 danh mục, với tổng chi phí 8 cent và khoảng 0,25 giây mỗi bài. 🔳 Trường hợp ứng dụng 3: Đánh giá lead Phân loại khách hàng tiềm năng thành mạnh, trung bình, yếu kèm theo mức độ tin cậy, đồng thời đánh giá xem thông điệp đã tạo có phù hợp với đối tượng hay không. Một ví dụ cho thấy 700 lead được xử lý trong 40 giây với chi phí 9 cent. 🔳 Trường hợp ứng dụng 4: Xây dựng liên kết nội bộ Cho Jev AI quyết định liên kết phù hợp cho từng trang trên website để tự động xây dựng cấu trúc liên kết nội bộ. Với trang web gồm 586 trang, đã đặt 584 liên kết trong 45,1 giây với chi phí 21 cent. 🔳 Quyết định không tạo liên kết không cần thiết Trong ví dụ liên kết nội bộ, Jev AI đã xác định 139 trang không có liên kết phù hợp và không thiết lập liên kết. Điều quan trọng là nó không chỉ đơn thuần tự động hóa mà còn có khả năng quyết định không thực hiện hành động nào. 🔳 Trường hợp ứng dụng 5: Quyết định công bố nội dung Đồng thời đánh giá xem bài viết có đáp ứng ý định tìm kiếm, không có tuyên bố vô căn cứ hay liên kết nội bộ có phù hợp không. Nếu màu xanh: tự động công bố; màu vàng: cần xác nhận bởi con người; màu đỏ: trả lại cho mô hình tạo văn bản. 🔳 Trường hợp ứng dụng 6: Phân bổ mô hình AI Có thể sử dụng như một bộ định tuyến để chọn giữa mô hình giá rẻ, nhanh và mô hình hiệu năng cao, đắt tiền tùy theo yêu cầu. Trong ví dụ LangChain, người ta giới thiệu cách chọn mô hình rẻ nhất trong phạm vi xử lý được. 🔳 Trường hợp ứng dụng 7: Giảm ngữ cảnh Đánh giá xem mỗi lần gọi công cụ trong lịch sử của agent AI kéo dài có còn quan trọng hay không để loại bỏ thông tin không cần thiết. Trong ví dụ, đã giảm từ khoảng 1 triệu token xuống còn 86.000 token trong khoảng 1 giây. 🔳 Vấn đề khi giảm ngữ cảnh Cũng có ý kiến phản biện rằng nếu xóa lịch sử từng phần riêng lẻ, AI có thể mất đi lý do tại sao đã đưa ra quyết định đó hoặc toàn bộ chuỗi suy luận. Về mặt kỹ thuật, vẫn đang trong giai đoạn nghiên cứu liệu nên xóa hay sắp xếp lại. 🔳 Trường hợp ứng dụng 8: Giám sát trang web đối thủ Giám sát thay đổi trên trang web đối thủ và dùng Jev AI để phán đoán xác suất “Có/Không” xem thay đổi đó có quan trọng với doanh nghiệp bạn hay không. Chỉ thông báo khi mức độ quan trọng vượt ngưỡng, giúp giảm các thông báo không cần thiết do các điều chỉnh nhỏ. 🔳 Trường hợp ứng dụng 9: Điều khiển trình duyệt Cập nhật các lựa chọn thao tác khả thi mỗi khi trang web thay đổi, để Jev AI quyết định cú nhấp hoặc thao tác tiếp theo. Việc nhập văn bản được giao cho một mô hình sinh nhỏ hơn, trong khi Jev AI tập trung hoàn toàn vào việc ra quyết định. 🔳 Ví dụ tìm chuyến bay Một ví dụ cho thấy việc tìm kiếm chuyến bay mất khoảng 7 giây với chi phí dưới 0,5 cent. Tuy nhiên, đây chỉ là quá trình tìm kiếm và phát hiện các lựa chọn chứ không phải đặt vé thực tế. 🔳 Trường hợp ứng dụng 10: Phân công công việc cho agent AI Tự động phân bổ các nhiệm vụ như tạo nội dung, điều tra, sửa website, làm video… cho các agent AI đang sẵn có. Chỉ chuyển các nhiệm vụ có mức độ tin cậy thấp sang kênh dành cho con người để tự động phân phối khối lượng công việc lớn. 🔳 Tách biệt sinh văn bản và ra quyết định Trước đây, mô hình ngôn ngữ lớn đảm nhiệm cả sinh văn bản lẫn các quyết định nhỏ. Nhưng bằng cách giao phần ra quyết định cho các mô hình như Jev AI, các mô hình đắt tiền có thể tập trung vào sinh văn bản và xử lý nâng cao. ◙ Giảm chi phí xử lý khối lượng lớnMặc dù 10 ứng dụng được giới thiệu trước đây cũng có thể thực hiện được bằng AI truyền thống, nhưng việc gọi mô hình lớn cho từng quyết định nhỏ sẽ làm tăng chi phí và thời gian xử lý. Jev AI mang lại sự thay đổi lớn khi có thể giảm chi phí cho hàng loạt quyết định. 🔳 Cách sử dụng hiện tại Mặc dù công nghệ này mới chỉ mới ra đời và chưa rõ liệu nó có thể ổn định lâu dài hay không, nhưng video khuyến nghị bắt đầu tự động hóa các tác vụ đơn giản lặp lại hàng ngày hoặc hàng tuần như phân loại, đánh giá và phân loại. 🔳 Kết luận của video Giá trị của Jev AI không nằm ở khả năng viết văn bản, mà ở khả năng xử lý hàng loạt quyết định với tốc độ nhanh và chi phí thấp, đồng thời phân tách giữa xử lý tự động và xác nhận bởi con người dựa trên mức độ tin cậy. Đây là luận điểm trung tâm của video: giúp tối ưu hóa việc định tuyến, giám sát và phê duyệt của các tác nhân AI.