Mentre i LLM standard stanno ancora trasmettendo la prima risposta JSON, Jev ha già risolto 13 ticket di supporto secondo 4 criteri strutturati. La classificazione istantanea batte la generazione lenta di testo.
Bonus 2: 13 support tickets in parallel by @0xnoonez While standard LLMs are still streaming the first JSON response, Jev has already resolved 13 support tickets across 4 structured criteria. Instant classification beats slow text generation every time.
L'autore condivide un'esperienza d'uso di Jev: all'inizio sembrava complicato, ma è diventato chiaro pensandolo come 'non lasciare che l'IA scriva il testo'. Prendendo la gestione delle richieste come esempio, l'approccio convenzionale affida tutto a GPT o Claude per l'analisi, mentre Jev adotta un approccio diverso.
Il prototipo usa l'IA per stimare esitazione o interesse dai movimenti del cursore o dall'indugio prima del clic, osservando il comportamento del cliente e integrando spiegazioni o suggerendo confronti.
L'autore ha creato una demo di assistenza clienti in tempo reale per e-commerce con Jev e gpt-live-1, che suggerisce istantaneamente prodotti consigliati in base al parlato dell'utente durante la conversazione, offrendo un'ottima esperienza.
