Jev로 실시간 바이럴 게시물 분석기 구축
Riley Brown이 TypeSafe AI의 Jev로 실시간 바이럴 게시물 분석기를 만들었다. 입력을 멈추고 0.5초 후 확산 가능성을 분석하고 트윗을 분류한다.
Propensity One 광고 클릭 예측 모델 파인튜닝 결과
저자는 두 개의 비교 가능한 광고 중 어느 쪽이 더 많은 클릭을 받을지 예측하는 Propensity One 모델의 파인튜닝을 소개합니다. TikTok 광고의 959개 보류 그룹에서 승자를 59.6%(텍스트만 읽을 경우 58.3%)의 확률로 맞혔으며, ChatGPT, Jev, Clef의 제로샷 52~53%보다 높습니다.
fine-tuning Propensity One, a model that predicts which of two comparable ads will get more clicks, before launch. On 959 held-out groups of TikTok ads it picks the winner 59.6% of the time (58.3% reading only the text), against 52–53% for ChatGPT, Jev and Clef zero-shot. On
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Jev, 40초 만에 실시간 광고 724개 분석
Jev가 40초 만에 37개 브랜드의 실시간 광고 724개를 분석해 후크, 형식, 오퍼, CTA, 인지 단계, 랜딩 페이지 불일치를 파악했으며, 토큰 비용은 9센트에 불과하고 @stealads와 MCP에서 제공될 예정입니다.
Jev + SuperX: 61개 질문으로 바이럴 예측
Jev와 SuperX 결합으로 게시물당 약 1초에 61개 질문을 생성하며 비용은 약 $0.0004입니다. 207명 창작자의 실제 게시물 9,481개로 학습해 3번 중 2번 바이럴 게시물을 선택하고 답글 유도는 보상하지 않습니다. 무료, 가입 불필요.
