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梭哈.AI
@SUOHA_AI
|ALL IN AI & CRYPTO |相信相信的力量 |超级个体/数字游民 |向Serenity @aleabitoreddit 学习美股
加入 June 2024
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太爽了!终于找到了JEV的最强应用场景之一--全自动化 Browser use 我用JEV全自动填完 TypeSafe AI 的申请问卷,我只给它丢了一个完全陌生的网址,让它全自动帮我完整填完:38 秒一次性刷完 16 道题,全程没停顿、零人工干预 具体的逻辑是: 我看到 @typesafeai 文档里一句话很有启发:“将 AI 与可靠的软件相结合,这样就可以在后台无限次地运行该系统,而无需人工干预。” 所以JEV最强的应用场景之一就是做全自动化! 很多自动化慢得像幻灯片,就是因为把流程控制、视觉和思考全堆给大模型,大模型要思考推理,根本不可能跑得快 我的解法很简单:用 JEV 专职负责判断,再搭配一个高速小模型推理(我用的是DeepSeek V4.1 Flash)👇 比如这个问卷填写:遇到新页面,由 JEV 毫秒级快速判定“这里该做什么”(是勾选、点击还是提交);一旦需要填空,由 小模型(DeepSeek )极速响应生成文字填进去, 两者一结合,各司其职,不仅速度快到飞起,而且每一步都极其准确 当然这只是一种思路,可玩性实在太大了,目前我还在测更多复杂场景,马上开源给大家!@CompleteSkeptic
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谁还质疑JEV没用?实测JEV真实的应用场景 我继续用 JEV 和 DeepSeek 跑了同一个任务:模拟企业真实海量收件箱,把 300 封乱七八糟的来信(商务采购、线上故障、合规法务、推销垃圾),实时分流到 15 个业务部门,并打上意图标签 左边:TypeSafe Jev(jev-latest) 右边:DeepSeek(deepseek-v4.1-flash) 实测结果: • Jev 9.9秒完成了任务,300 封杂乱的邮件全部按 15 个部门发牌入槽,总共只花了 $0.036 • DeepSeek 相同时间才堪堪读完 10 封,右边牌桌几乎还是空的,速度相差近 30 倍 说句实话,Jev 的价值被很多人看偏了,它就不是用来聊天写文章的,它的真正统治区,全在那些【高实时性、只要确定性结果】的场景,比如:量化交易, 社交APP风控审核,设备监控,工单分流,浏览器自动化 Agent等等 这些场景的共同点是:只要毫秒级给结论,容不得半句废话 把 Jev 这种快反射模型放在最前面做发牌,才算把 Agent 真正用对了地方🫡
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