Discute una configurazione a doppio motore con System-1 (JEV) per routing sotto i 100ms e System-2 per ragionamento LLM pesante, evitando chiamate costose per ogni micro-task.
90% of AI agent setups burn money by routing every micro-task through a heavy LLM. Dual-engine fix: ⚡ System-1 (JEV): Sub-100ms routing 🧠 System-2: Heavy LLM reasoning What engine stack are you building on? #AI #Tech #SaaS #AgenticAI
Gregor Zunic presenta un agente browser open source che combina Browser Use e Jev, trova voli in 7 secondi a 0,0039 $, usando nuovo spazio azioni per passo, spazio stati DOM e fallback LLM piccolo per digitare.
Scott Williams prevede che i modelli personalizzati in stile Jev (decodifica vincolata parallela) renderanno i sistemi di agenti aziendali più efficienti in token, creando milionari.
L'utente elogia la riproduzione estremamente rapida di ogni movimento e comando del modello JEV, ritenendo che i bot diventeranno più intelligenti.
