แข่งลิงก์ Wikipedia: เลือกจากตัวเลือกนับพัน
โมเดลเลือกขั้นตอนถัดไปจากลิงก์หลายร้อยถึงหลายพันรายการ แสดงการตัดสินใจเร็วด้วยเอาต์พุตที่มีข้อจำกัด โพสต์มีวิดีโอ 4:04
Jev + treg_ai ลดต้นทุนการค้นหาคนเหลือประมาณ 0.0089 ดอลลาร์ต่อลีด
โพสต์นี้ชี้ว่าเรื่องจริงไม่ใช่ Clay ที่ถูกกว่า แต่คือการหาลูกค้าแบบ agent-native กำลังมีต้นทุนดำเนินการที่ต่ำลงอย่างมาก Jev + treg_ai ลดต้นทุนการค้นหาคนเหลือประมาณ 0.0089 ดอลลาร์ต่อลีด ขณะที่ยังคงเป็นโอเพนซอร์สและเป็นมิตรกับ agent
This caught my attention because the real story isn’t “cheaper Clay.” It’s that agent-native prospecting is becoming dramatically cheaper to run. Jev + @treg_ai bringing people search down to ~$0.0089/lead, while staying open source and agent-friendly, could make serious
· 0 likesOpen on X
More like this
กรณีการใช้งานการสืบค้นเชิงความหมายกับ Jev และ TypeSafe AI
Nathan LeClaire แบ่งปันกรณีการใช้งานการสืบค้นเชิงความหมายสำหรับ Jev และ TypeSafe AI โดยระบุว่าผู้คนเพิ่งจะสัมผัสเพียงผิวเผิน
สร้างมาตรวัด BS แบบเรียลไทม์สำหรับการดีเบตทรัมป์กับคามาลาด้วย Jev
ผู้เขียนใช้ Jev วัด BS แบบเรียลไทม์ในทุกประโยคของการดีเบตทรัมป์กับคามาลา โดยถามคำถามใช่/ไม่ใช่ 5 ข้อต่อผู้สมัครแต่ละคน รวม 1,191 ครั้งที่เรียก Jev 1.18 ล้านโทเคน ความหน่วงมัธยฐาน 415 มิลลิวินาที และค่าใช้จ่ายรวม $0.0497
