Fatih Yildiz cho biết Jev của TypeSafe AI có triển vọng cho các trường hợp sử dụng mô hình quyết định khả năng quan sát, lưu ý độ trễ tăng khi dùng mô hình tiên tiến tại edge_delta để chấm điểm ưu tiên vận hành và định tuyến sự kiện, và đang thử nghiệm Jev.
#Jev from @typesafeai looks very promising for Observability Decision Model use cases. At @edge_delta , we use frontier models for operational priority scoring, routing events, identifying recurring issues, and similar decisions. Latency adds up. I tested Jev on our
Tác giả đã thử nghiệm Jev trên bộ 1.565 email doanh nghiệp tiếng Đức và tiếng Anh từ các nhà cung cấp công nghiệp thuộc 10 danh mục, nhận thấy độ chính xác thấp hơn Gemini, nhưng tập trung vào nơi xảy ra lỗi và vẫn dự định đưa vào sản xuất.
Aaron Levie cho biết Jev giúp agent đưa ra quyết định nhanh trong quy trình làm việc, phân loại dữ liệu và phán đoán, với demo Box và Jev lấy báo cáo sự cố từ Box.
Người dùng chia sẻ JEV xử lý 100 phút dữ liệu phỏng vấn hư cấu: phân loại Pass/Hold/Pass, chấm điểm kỹ năng, giao tiếp và động lực, phát hiện đoạn có lo ngại lớn trong 12,8 giây với chi phí 0,005 USD.
