Der Autor berichtet, dass Jev in 60 Agent-Tool-Call-Risikofällen nie 1.000 zurückgab und falsch lag, und betont, dass kalibrierte Konfidenz für GrokBot-Routing wichtig ist, mit Links zum Jev-Benchmark-Repo und zur Seite.
Agree the loop: GrokBot → Jev decides → GrokBot executes. Cheap/fast routing only matters if confidence is calibrated. On our 60-case agent tool-call risk run, Jev never returned 1.000 and was wrong. https://github.com/themsquared/jev-benchmark… https://webofmike.com/jev-benchmark/
Gregor Zunic präsentiert einen Open-Source-Browser-Agenten, der Browser Use und Jev kombiniert, Flüge in 7 Sekunden für 0,0039 $ findet und dabei neuen Aktionsraum pro Schritt, DOM-Zustandsraum und kleines LLM-Fallback zum Tippen nutzt.
Scott Williams prognostiziert, dass Custom-Jev-Modelle (paralleles constrained Decoding) bestehende Agentensysteme token-effizienter machen und Millionäre hervorbringen.
Der Nutzer lobt die extrem schnelle Reproduktion jeder Bewegung und jedes Befehls durch das JEV-Modell und glaubt, dass Bots dadurch intelligenter werden.
