TGT Analytics демонстрирует реальный пример использования модели Jev для сортировки деталей: 54 детали обнаружены, обработаны и отсортированы при общих затратах на ИИ $0,0015, 150-200 мс на деталь и уверенность 99,7%. В масштабе: 10 000 деталей в день — $0,27, 1 млн — $27.
I cut through the Jev hype looking for a real use case. Found one. This clip: 54 parts sensed, decided, sorted. Total AI cost $0.0015. 150-200ms each, 99.7% confidence. No prose, no hallucinations. Scale it: 10,000 parts a day = $0.27. 1M = $27. What would you automate with it?
LLM хранит память и контекст, использует agent-desktop для снимков и отправляет их в Jev, который выбирает нужный элемент для действия, ускоряя Computer Use с поддержкой Cursor и headless-режима.
Riley Brown делится, что Jev от TypeSafe AI классифицировал 500 писем за секунды всего за 3,5 цента, демонстрируя быструю и недорогую классификацию почты.
Полное объясняющее видео о Jev — ИИ, который не пишет текст, а определяет, в какой отдел направить запрос и насколько он срочный.
