Enregistrez un grand nombre de mouvements dans DreamCore, saisissez « je veux faire du football », le LLM rédige les mouvements nécessaires et Jev recherche ceux qui sont utilisables dans la vaste bibliothèque de mouvements. Un exemple de workflow combinant LLM et Jev.
これが正しいJevの使い方！？ DreaｍCoreのアセットに大量のモーションを登録 ↓ サッカーを作りたいと入力 ↓ LLMがサッカーに必要なモーションを書き出す ↓ 大量のモーションの中からJevが使えそうな物を探す
Le LLM conserve mémoire et contexte, utilise agent-desktop pour prendre des captures et les envoie à Jev, qui sélectionne le bon élément pour agir, accélérant Computer Use avec Cursor et en mode headless.
Riley Brown partage que Jev de TypeSafe AI a classé 500 e-mails en quelques secondes pour seulement 3,5 centimes, illustrant une classification rapide et peu coûteuse.
Vidéo explicative complète présentant Jev, une IA qui n'écrit pas de texte mais détermine vers quel service acheminer les demandes et leur urgence.
