Пока стандартные LLM всё ещё выводят первый JSON-ответ, Jev уже решил 13 тикетов поддержки по 4 структурированным критериям. Мгновенная классификация превосходит медленную генерацию текста.
Bonus 2: 13 support tickets in parallel by @0xnoonez While standard LLMs are still streaming the first JSON response, Jev has already resolved 13 support tickets across 4 structured criteria. Instant classification beats slow text generation every time.
Автор делится опытом использования Jev: сначала казалось сложно, но всё стало понятно, когда он представил это как «не позволять ИИ писать текст». На примере обработки запросов традиционный подход передаёт всё GPT или Claude для анализа, а Jev предлагает иной подход.
Прототип использует ИИ для оценки колебаний или интереса по движениям курсора или задержке перед кликом, наблюдая за поведением клиента и дополняя объяснения или предлагая сравнения.
Автор создал демо службы поддержки в реальном времени для электронной коммерции на Jev и gpt-live-1, которое мгновенно предлагает рекомендуемые товары на основе речи пользователя во время разговора, обеспечивая отличный опыт.
