De auteur deelt zijn definitieve architectuur: een Jev-model fungeert als screener om parallel similariteitskansen te beoordelen, onzekere paren gaan naar een ander Jev-model met extra context, code voegt relevante paren samen en een Sonnet/Opus-model verwerkt de rest.
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
Het LLM houdt geheugen/context bij, gebruikt agent-desktop voor snapshots en stuurt ze naar Jev, dat het juiste element kiest om te handelen, voor snellere Computer Use met Cursor en headless modus.
Riley Brown deelt dat Jev van TypeSafe AI 500 e-mails in seconden classificeerde voor slechts 3,5 cent, wat snelle en goedkope e-mailclassificatie laat zien.
Uitgebreide uitlegvideo over Jev, een AI die geen tekst schrijft maar bepaalt naar welke afdeling vragen moeten worden doorgestuurd en hoe urgent ze zijn.
