Der Beitrag zeigt, wie das Jev-Modell einen Browser-Agenten in 7 Sekunden für 0,0039 $ Flüge finden lässt und betont, dass Jev den nächsten Klick auswählt, anstatt langen Text zu generieren.
THIS BROWSER AGENT FOUND FLIGHTS IN 7 SECONDS FOR $0.0039 not because the writer got smarter. because Jev picked the next click instead of another LLM essay. writer stays on the writer side. gate stays on the gate side. if your loop still lets the agent say "done", you are
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.
