Фарох вважає, що Jev може стати найважливішою подією року в галузі ШІ, адже метод RLCD різко знижує вартість ухвалення рішень, а приклад 100 000 звернень до підтримки щодня демонструє потенціал реальної автоматизації.
I think Jev could be the most important event in the AI world this year! 🤯 Because, in short, by using the RLCD method, it drastically reduces the cost of decision-making and building real automation. For example, imagine you have 100,000 support tickets a day 👇 1/7
Автор ділиться досвідом використання Jev: спочатку здавалося складно, але стало зрозуміло, коли він уявив це як «не дозволяти ШІ писати текст». На прикладі обробки запитів традиційний підхід передає все GPT або Claude для аналізу, а Jev має інший підхід.
Прототип використовує ШІ для оцінки вагань або зацікавленості за рухами курсора чи затримкою перед кліком, спостерігаючи за поведінкою клієнта та доповнюючи пояснення або пропонуючи порівняння.
Автор створив демо служби підтримки клієнтів у реальному часі для електронної комерції на Jev і gpt-live-1, яке миттєво пропонує рекомендовані товари на основі мовлення користувача під час розмови, забезпечуючи чудовий досвід.
