Penulis membagikan arsitektur akhirnya: model Jev bertindak sebagai screener untuk menilai probabilitas kemiripan secara paralel, pasangan yang tidak pasti ditangani model Jev lain dengan konteks tambahan, kode menggabungkan pasangan relevan, dan model Sonnet/Opus menangani sisanya.
הארכיטקטורה הסופית שלי: 1) מודל Jev שהוא Screener: מקבל טקסט, ושופט במקביל עבור כל הטקסטים האחרים מה ההסתברות שהם מתארים את אותו הדבר. 2) עבור אלה שהוא לא היה בטוח: מודל Jev נוסף שמקבל זוג-זוג, עם עוד קונטקסט 3) קוד שמאחד את כל הזוגות הרלוונטיים 4) מודל Sonnet/Opus שמקבל את כל
LLM menyimpan memori/konteks, menggunakan agent-desktop untuk mengambil snapshot dan mengirimkannya ke Jev, yang memilih elemen tepat untuk bertindak, mempercepat Computer Use dengan Cursor dan mode headless.
Riley Brown membagikan bahwa Jev dari TypeSafe AI mengklasifikasikan 500 email dalam hitungan detik hanya dengan 3,5 sen, menunjukkan klasifikasi email yang cepat dan murah.
Video penjelasan lengkap yang memperkenalkan Jev, AI yang tidak menulis teks tetapi menentukan ke departemen mana pertanyaan harus diarahkan dan seberapa mendesaknya.
