يرى فاروخ أن Jev قد يكون أهم حدث في عالم الذكاء الاصطناعي هذا العام، إذ تقلل طريقة RLCD بشكل كبير من تكلفة اتخاذ القرار، مع مثال 100 ألف تذكرة دعم يوميًا لإمكانات الأتمتة الحقيقية.
I think Jev could be the most important event in the AI world this year! 🤯 Because, in short, by using the RLCD method, it drastically reduces the cost of decision-making and building real automation. For example, imagine you have 100,000 support tickets a day 👇 1/7
يشارك المؤلف تجربة استخدام Jev: بدا صعبًا في البداية، لكنه اتضح عندما فُهم على أنه 'عدم ترك الذكاء الاصطناعي يكتب النص'. وباستخدام معالجة الاستفسارات كمثال، فإن النهج التقليدي يرمي كل شيء على GPT أو Claude للتحليل، بينما يتبع Jev نهجًا مختلفًا.
يستخدم النموذج الأولي الذكاء الاصطناعي لتقدير التردد أو الاهتمام من حركات المؤشر ذهابًا وإيابًا أو التوقف قبل النقر، ومراقبة سلوك العميل واستكمال الشروحات أو اقتراح المقارنات.
أنشأ المؤلف عرضًا توضيحيًا لخدمة العملاء الفورية للتجارة الإلكترونية باستخدام Jev و gpt-live-1، يقترح المنتجات الموصى بها فورًا بناءً على كلام المستخدم أثناء المحادثة، مما يوفر تجربة رائعة.
