Al hacer que Jev actúe como un guardián rápido e intuitivo antes de invocar la generación pesada de LLM, el pipeline híbrido reduce significativamente los costos de tokens y la latencia, preservando la extracción de memoria de alta calidad y la construcción de grafos de conocimiento.
The results? By having Jev act as the fast, intuitive gatekeeper before invoking heavy LLM generation, the hybrid pipeline significantly cuts token costs and latency while preserving high-quality memory extraction and knowledge graph #TypeSafeAI #Jev #SystemOne #BuildInPublic
Gregor Zunic presenta un agente de navegador de código abierto que combina Browser Use y Jev, encuentra vuelos en 7 segundos por 0,0039 dólares, usando nuevo espacio de acciones por paso, espacio de estados DOM y respaldo de LLM pequeño para escribir.
Scott Williams predice que los modelos personalizados estilo Jev (decodificación restringida en paralelo) harán más eficientes en tokens los sistemas de agentes existentes, creando millonarios.
El usuario elogia la extremadamente rápida reproducción de cada movimiento y comando del modelo JEV, y cree que los bots serán más inteligentes.
