Jev로 Computer Use 가속화: LLM 메모리와 Jev 실행
LLM이 메모리와 컨텍스트를 보유하고 agent-desktop으로 스냅샷을 찍어 Jev에 전송하면 Jev가 올바른 요소를 선택해 작업을 수행하여 Computer Use를 가속화합니다. Cursor 지원 및 헤드리스 모드.
Jev 스크리너를 활용한 다단계 텍스트 매칭 아키텍처
작성자는 최종 아키텍처를 공유합니다. Jev 모델이 스크리너로 병렬 유사도 확률을 판단하고, 불확실한 쌍은 추가 컨텍스트가 있는 다른 Jev 모델로 처리하며, 코드가 관련 쌍을 병합한 뒤 Sonnet/Opus 모델이 처리합니다.
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
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