Jev n'écrit pas, il lit une situation et renvoie un nombre. Par exemple, 100 e-mails de support ont été triés en 1,4 seconde, avec un modèle plus grand en secours, 96 étaient corrects pour environ 7 cents.
Jev can't write, it reads a situation, that's the point You give it the choices, it hands back a number 0.94 urgent 88% engineering About 200 milliseconds 100 support emails was sorted in 1.4 seconds With a bigger model as backup, 96 came out right, for about 7 cents It's
L'auteur partage un retour d'expérience sur Jev : cela semblait délicat au début, mais tout s'est éclairé en le comprenant comme « ne pas laisser l'IA écrire le texte ». En prenant le traitement des demandes comme exemple, l'approche classique consiste à tout confier à GPT ou Claude pour analyse, alors que Jev adopte une approche différente.
Le prototype utilise l'IA pour estimer l'hésitation ou l'intérêt à partir des mouvements du curseur ou de l'arrêt avant le clic, en observant le comportement du client et en complétant les explications ou en suggérant des comparaisons.
L'auteur a créé une démo de service client en temps réel pour le e-commerce avec Jev et gpt-live-1, qui suggère instantanément des produits recommandés en fonction de la parole de l'utilisateur pendant la conversation, offrant une excellente expérience.
