Programista używa modelu Jev do rozwiązania trudnego wyboru elementów webowych, zwracając poprawny cel z kandydatów DOM w około 100 ms, zamiast zawodnych regexów i niekończących się przypadków brzegowych.
Aimed Jev at a tricky problem: finding the next page element on a webpage. Regex gets you part of the way but the long tail of the internet means supporting an endless string of edge cases. Now a quick 100ms call - DOM candidates in, correct target out - and one of the most
LLM przechowuje pamięć i kontekst, używa agent-desktop do robienia zrzutów i wysyła je do Jev, który wybiera właściwy element do działania, przyspieszając Computer Use z obsługą Cursor i trybu headless.
Riley Brown dzieli się, że Jev od TypeSafe AI sklasyfikował 500 e-maili w kilka sekund za jedyne 3,5 centa, pokazując szybką i tanią klasyfikację poczty.
Kompleksowy film objaśniający przedstawiający Jev, AI, które nie pisze tekstu, lecz decyduje, do którego działu skierować zapytania i jak pilne są.
