Jev يسرّع Computer Use: ذاكرة LLM مع تنفيذ Jev
يحتفظ LLM بالذاكرة والسياق، ويستخدم agent-desktop لالتقاط اللقطات وإرسالها إلى Jev، الذي يختار العنصر الصحيح لتنفيذ الإجراء، مما يسرّع Computer Use مع دعم Cursor والوضع بلا واجهة.
بناء harness باستخدام TypeSafe Jev يخفض تكلفة العمل المتكرر بنسبة 90%
أنشأ المؤلف harness جديدًا باستخدام Jev من TypeSafe AI يتعلم المهمة أثناء التشغيل وينقل الخطوات من استدعاءات LLM إلى الكود، ما خفض تكلفة 100,000 تنبيه امتثال من أكثر من 290 ألف دولار على Opus 5 إلى أقل من 26 ألف دولار عبر agentrun().
We built a new harness using @typesafeai's Jev that cuts the cost of repetitive work by 90%. The harness learns the job as it runs, moving steps from LLM calls to code. Running 100,000 compliance alerts costs >$290K on Opus 5. With agentrun() we got it down to <$26K.
· 1 likesOpen on X
More like this
Jev يصنف 500 بريد إلكتروني في ثوانٍ مقابل 3.5 سنت
شارك Riley Brown أن Jev من TypeSafe AI صنّف 500 بريد إلكتروني في ثوانٍ مقابل 3.5 سنت فقط، مما يبرز تصنيفًا سريعًا ومنخفض التكلفة للبريد.
فيديو توضيحي شامل عن الذكاء الاصطناعي Jev: الذكاء الذي لا يكتب نصًا
فيديو توضيحي شامل يقدم Jev، ذكاء اصطناعي لا يكتب نصًا بل يحدد القسم الذي يجب توجيه الاستفسارات إليه ومدى إلحاحها.
