L'auteur a généré un labyrinthe tressé 14×14 avec l'algorithme de Prim randomisé, environ 52 jonctions, et a percé des boucles à travers les impasses. Lors de l'essai 1, Jev a été interrogé à chaque étape sur la direction à prendre, avec toutes les directions légales sur la table, y compris le retour en arrière.
Can Jev solve a maze? I gave it a 14×14 braided maze: randomized Prim's, ~52 junctions, loops knocked through the dead ends so there's no single path to follow. Attempt 1: ask Jev which way to go, every step. Every legal direction on the table, including back the way it came.
Gregor Zunic présente un agent navigateur open source combinant Browser Use et Jev, trouvant des vols en 7 secondes pour 0,0039 $, avec un nouvel espace d'actions à chaque étape, un espace d'états DOM et un petit LLM de secours pour la saisie.
Scott Williams prédit que les modèles personnalisés de style Jev (décodage contraint parallèle) rendront les systèmes d'agents existants plus efficaces en tokens, créant des millionnaires.
L'utilisateur loue la reproduction extrêmement rapide de chaque mouvement et commande du modèle JEV, et estime que les bots deviendront plus intelligents.
