Jev est le nouveau modèle de décision TypeSafe AI. Il retourne des valeurs structurées sans danger de type (un choix, un score, une probabilité) au lieu de texte généré, à 4 cents par million de jetons d’entrée sans charge de sortie. Cette semaine, je l’ai réalisé sur cinq projets réels : la catégorisation des PR, une méta-analyse de mes propres sessions Claude et Codex, le triage Gmail, le graphique de connaissances des produits ChatPRD et un tableau de bord en direct du public construit à partir de 4 500 commentaires YouTube.

  1. Ce qui rend Jev fondamentalement différent de tous les autres modèles utilisés

  2. Comment j’ai analysé 1700 PR pour 9 cents et ce que j’ai découvert sur l’endroit où mon effort d’ingénierie a effectivement été fait

  3. La méta-analyse personnelle que vous pouvez exécuter sur vos propres sessions Claude et Codex en ce moment

  4. Pourquoi j’ai arrêté d’utiliser Jev seul, et avec quoi je l’ai jumelé maintenant

  5. Comment j’ai transformé 4 500 commentaires YouTube en tableau de bord d’un public consultable pour presque rien

  6. L’application en temps réel que j’ai construite dans un après-midi qui montre quelque chose de surprenant sur la vitesse Jev

  7. Pourquoi Jev , le modèle de prix est différent de n’importe quel LLM I , et ce qu’il rend pratique à construire

  8. Le projet ChatPRD de connaissances sur les produits: 1 100 signaux, 200 000 classifications, et ce que cela m’a coûté

OpenArt—Une plateforme de création d’IA tout-en-un pour les images, vidéos, musique, audio, et plus encore

(À 00 heures) Lancement de Jev et ce qui le rend différent de tous les autres modèles

(02:49) Valeurs de sécurité du type expliquées

(05:28) Comprendre les produits de Jev

(07:39) Cas d’utilisation 1: catégorisation des PR et regroupement par paires

(11:12) Cas d’utilisation 2: analyse de vos propres sessions locales de code Claude et Codex

(13 heures) Cas d’utilisation 3: Triage Gmail avec score Jev et suivi LLM

(14 h 30) Cas d’utilisation 4: ChatPRD graph product newsviews

(18:17) Démo: Comment je signal de l’audience AI tableau de bord

(22:14) Démo : application voix-à-couleur émotion-mapping

(25:16) Recap semaine Jev et ce qui vient dans l’épisode 2

• Jev (TypeSafe AI): Les données relatives aux émissions de gaz à effet de serre sont disponibles sur le site Web de l’Agence.

• Vercel: https://vercel.com/ai

• API GitHub: https://docs.github.com/fr/rest

• API de données YouTube v3 : https://developers.google.com/youtube/v3

• API vocale en temps réel OpenAI : https://platform.openai.com/docs/guides/realtime

• Gemini 3.5 Flash-Lite: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-3.5-flash-lite

• API Ninjas Citations API : https://api-ninjas.com/api/quotes

– C’est pas vrai. https://www.chatprd.ai/

Site web: Les informations sur les activités de l’Agence sont disponibles sur le site https://clairevo.com/

LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/clairevo/

X : https://x.com/clairevo

Production et commercialisation par Les données de la base de données sont disponibles sur le site Web de l’OMPI.. Pour toute demande de renseignements sur le sponsoring du podcast, envoyez un courriel [email protected].