Sahand AI Market
رفتن به کانال در Telegram
462
مشترکین
اطلاعاتی وجود ندارد24 ساعت
+227 روز
+2230 روز
در حال بارگیری داده...
کانال‌های مشابه
هیچ داده‌ای
مشکلی وجود دارد؟ لطفاً صفحه را تازه کنید یا با مدیر پشتیبانی ما تماس بگیرید.
ابر برچسب‌ها
هیچ داده‌ای
مشکلی وجود دارد؟ لطفاً صفحه را تازه کنید یا با مدیر پشتیبانی ما تماس بگیرید.
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
اکتبر '26اکتبر '26
اکتبر '26
+438
در 9 کانال‌ها
سپتامبر '260
در 24 کانال‌ها
Get PRO
اوت '26
+23
در 36 کانال‌ها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانال‌ها | |
| 08 اکتبر | +1 | |||
| 07 اکتبر | +1 | |||
| 06 اکتبر | +2 | |||
| 05 اکتبر | +5 | |||
| 04 اکتبر | +10 | |||
| 03 اکتبر | +2 | |||
| 02 اکتبر | +3 |
پست‌های کانال
دوباره Custom API Keys با پشتیبانی از مدل‌های متنوع و اعتبار 30 روزه موجود شد.
ناپایداری‌های اخیر رو به طور کامل رفع کردیم.
مدل‌هایی که پشتیبانی می‌شوند:
opus-5.5, opus-5.5-thinking-agentic, gpt-5.6-luna, glm-5.3-flash-mod, deepseek-v4.1-mod, deepseek-v4-mod, glm-5.3-flashx, deepseek-v4.1-flash, kimi-k3, glm-5.3-flash, gemini-3.8-flash-high, claude-opus-4.6-thinking, minimax-m3, mimo-v2.5-pro,...
Supported: 9Router, Claude Code, Kilo Code, Cline, ...
💸 هزینه: با تخفیف:
100M Tokens -» 4.5$
500M Tokens -» 10.5$
⚠️ توجه شود که base url با شرکت‌های اصلی ارائه دهندهٔ مدل‌ها متفاوت است و روی دامنهٔ دیگری ست شده است.
⚡پایداری سرورها حدود 80% است و ممکن است گاهی به دلیل ریکوئست زیاد، با تاخیر در پاسخ روبرو شوید.
برای اطلاعات بیشتر به دایرکت مراجعه فرمائید.
👉🏻 @sahand_ai_seller
🔰 @sahand_ai_market
| 2 |  اکانت اختصاصی Gemini Pro با دسترسی کامل به فیچرهای پلن پرو با وارانتی ۷ روزه
بهترین دستیار آموزشی شما با امکانات جامع
✨ امکانات این پلن:
🔹 دسترسی به مدل Gemini 3.8 Flash و دیگر مدل‌ها و به زودی Gemini 4 Argon
🔹 دسترسی به Deep Research و Deep Search و قابلیت‌های Agentic در Google Search 🔍
🔹 دسترسی به Google AI Studio 🛠️
🔹 ساخت تصویر با مدل‌های Nano Banana Pro و دیگر 🎨
🔹 دسترسی به ابزار Google flow 🌊
🔹 امکان ساخت ویدیو با مدل‌های Veo و Omni در جمینای 🎥
🔹 دسترسی به امکانات پلن Pro در NotebookLM 📚
🔹 امکان تحلیل فایل‌های ویدیویی 📹
🔹 دسترسی به جمینای در Google Colab 💻
🔹 5 ترابایت فضای ذخیره‌سازی Google Drive، Photos و Gmail ☁️
💸 هزینه:
480,000 تومان
برای دریافت اطلاعات بیشتر به دایرکت مراجعه کنید.
👉🏻 @sahand_ai_seller
🔰 @sahand_ai_market | 24 026 |
| 3 |  فقط بنچمارک رو نگاه کنید و لذت ببرید =)))))
🔰@sahand_ai_market | 297 |
| 4 |  از اکانت توئیتر Google Deepmind:
Today we’re introducing Gemini 4 Argon.
It delivers frontier performance in complex workflows across real-world software engineering, knowledge work, and cybersecurity defense with an industry-leading 1M token output limit.
💥بالاخره Gemini 4 Argon رونمایی شد. تبریک به دوستانی که اشتراک Gemini AI Pro دو دلاری تهیه کردن. Cheers.
🔰@sahand_ai_market | 276 |
| 5 |  +1الآن وضعیت ai جوریه که هر ماه یک مدل frontier ریلیز می‌کنند. GPT-6.1 Sol دیشب معرفی شد. با پرفورمنس شبیه Opus-5.5 ولی هزینهٔ بسیار پایین‌تر.
🔰@sahand_ai_market | 294 |
| 6 | لینک‌های جدیدی که برای Gemino AI Pro اکسترکت می‌شوند، به دلیل پالیسی‌های جدید شرکت Google در کمتر از 1 ساعت اکسپایر می‌شوند.
از موجودی قبلی ما به تعداد محدودی باقیمونده که به صورت عادی کار می‌کنند. اگر برای خودتان یا دوستانتان سفارش دارید زودتر انجام بدید.
با restrictions فعلی، لینک‌های معتبر فعالسازی Gemini AI Pro به مرور نادر خواهند شد و به موازات آن بهای عرضه افزایش پیدا خواهد کرد.
این تقاضا برای خرید از ما نیست. توصیه‌ای دوستانه است.
حتی در مارکت‌های خارجی برای فروش در تعداد بالا به reseller قیمت‌ها دو برابر شده‌اند.
🔰@sahand_ai_market | 290 |
| 7 |  اکانت اختصاصی Gemini Pro با دسترسی کامل به فیچرهای پلن پرو با وارانتی ۷ روزه
✨ امکانات این پلن:
🔹 دسترسی به مدل Gemini 3.8 Flash و دیگر مدل‌ها
🔹 دسترسی به Deep Research و Deep Search و قابلیت‌های Agentic در Google Search 🔍
🔹 دسترسی به Google AI Studio 🛠️
🔹 ساخت تصویر با مدل‌های Nano Banana Pro و دیگر 🎨
🔹 دسترسی به ابزار Google flow 🌊
🔹 امکان ساخت ویدیو با مدل‌های Veo و Omni در جمینای 🎥
🔹 دسترسی به امکانات پلن Pro در NotebookLM 📚
🔹 امکان تحلیل فایل‌های ویدیویی 📹
🔹 دسترسی به جمینای در Google Colab 💻
🔹 5 ترابایت فضای ذخیره‌سازی Google Drive، Photos و Gmail ☁️
💸 هزینه:
454,000 تومان
برای دریافت اطلاعات بیشتر به دایرکت مراجعه کنید.
👉🏻 @sahand_ai_seller
🔰 @sahand_ai_market | 206 |
| 8 |  +1شرکت Antrophic مدل Sonnet-5.5 رو معرفی و عرضه کرد. خیلی خلاصه اگه بخوام بگم، با نصف قیمت Opus-5.5 پرفورمنسی در حد این ایجنت پیشرو به دست می‌ده.
🔰@sahand_ai_market | 280 |
| 9 | 🎁 گوگل ساخت ویدیوی 1080p با هوش مصنوعی رو رایگان کرد!
▪️گوگل دسترسی به ابزار ویدیو ساز Google Vids رو برای تمامی کاربران عادی و با اکانت رایگان جیمیل فعال کرد؛ بدون نیاز به هیچ اشتراک پولی Workspace یا اکانت‌های پریمیوم.
▪️این آپدیت با تکیه بر مدل چند وجهی Gemini Omni 1.1 Flash کار می‌کنه و امکانات قابل توجهی رو به ویرایشگر اضافه کرده.
✨ لینک ورود و تست مستقیم:
workspace.google.com/products/vids
1️⃣. وارد لینک بشید و با ایمیل معمولی جیمیل لاگین کنید.
2️⃣. گزینه Create Video یا قالب‌های آماده رو انتخاب کنید.
3️⃣. پرامپت دلخواه برای سناریو رو وارد کرده و خروجی 1080p رو در تایم لاین ادیت کنید.
🔰@sahand_ai_market | 336 |
| 10 |  محض کنجکاوی رفتم تو کار Pixel Canary. من فکر می‌کردم مشکل سرعت فوق العاده پایین در response برمی‌گرده به وضعیت نت و request زیاد منتها متوجه شدم که نه! منحصر به این مورد نیست. در follow-upهایی که یکی از دولوپرها از بررسی تست‌ها انجام داده بود، متوجه شدم دقیقا همان تعداد توکن در تست‌های قبلی رو بازتولید می‌کنه که 23 تاست.
حالا این دقیقاً fingerprint توکنایزری نه از خانوادهٔ Gemini بلکه از فمیلی Qwen است. نمی‌دونم آیا باز قضیهٔ distillation وجود داره یا نه ولی برآیند اگه این باشه که این مدل جدیده از llmهای چینی است، جهش خیلی بزرگی براشون حساب می‌شه. مثلا در تسک‌های مربوط به Next.js که برای توسعهٔ وب و امثالهم است، تونسته Astra رو شکست بده.
البته باید منتظر روزهای آتی موند.
🔰@sahand_ai_market | 326 |
| 11 | اگه کارتون به صورت تخصصی تولید محتوا است و روی جنریت و ساخت ویدیو با ai حساب ویژه باز کرده‌اید و دستتون هم برای هزینه بازه، پیشنهاد اکید من ترکیب Claude Opus 5.5 با Higgsfield است.
⚡یادتون نره که هر چقدر بیشتر روی کارتون سرمایه گذاری کنید، بییشتر بازخورد و سود می‌گیرید.
🔰@sahand_ai_market | 300 |
| 12 |  دوباره Custom API Keys با پشتیبانی از مدل‌های متنوع و اعتبار 30 روزه موجود شد.
مدل‌هایی که پشتیبانی می‌شوند:
glm-5.3-flashx-mod, kimi-k3-mod, glm-5.3-flash-mod, deepseek-v4.1-mod, glm-5.3-mod, deepseek-v4-mod, glm-5.3-flashx, deepseek-v4.1-flash, kimi-k3, hy4, glm-5.3-flash, gemini-3.8-flash-high, claude-opus-4.6-thinking, minimax-m3, mimo-v2.5-pro,...
Supported: 9Router, Claude Code, Kilo Code, Cline, ...
💸 هزینه:
100M Tokens -» 7$
500M Tokens -» 15$
⚠️ توجه شود که base url با شرکت‌های اصلی ارائه دهندهٔ مدل‌ها متفاوت است و روی دامنهٔ دیگری ست شده است.
⚡پایداری سرورها حدود 80% است و ممکن است گاهی به دلیل ریکوئست زیاد، با تاخیر در پاسخ روبرو شوید.
برای اطلاعات بیشتر به دایرکت مراجعه فرمائید.
👉🏻 @sahand_ai_seller
🔰 @sahand_ai_market | 334 |
| 13 | وحشتناک قوی و عمیقه!
الآن می‌تونم بگم در حد Astra است.
محدودیت توکن روزانه داره و به خاطر ریکوئست زیاد، پاسخ سرور تاخیر داره ولی واقعا one-shot و با دیتیل جواب می‌ده. | 294 |
| 14 | در بستر ابزارهای Cline Code و Cline Extention مدلی ناشناخته به صورت استفاده Free ظاهر شده به اسم Pixel Canary.
تست گرفتم. برای تسک‌های کدینگ پرفورمنسی در حد Opus-5.5 داره. احتمالا برای مدتی محدود به این صورت بمونه و Paid بشه.
گمان می‌زنیم که احتمالا از سری Gemini باشه. فعلا استفاده کنید و لذت ببرید.
🔰@sahand_ai_market | 307 |
| 15 |  💥 دوباره API Key موجود کردیم. این بار با صرفهٔ اقتصادی بیشتر و پایداری بهتر:
Claude API Key | 1 Month | 30$: 3.5$
Claude API Key | 1 Month | 50$: 5.5$
Claude API Key | 1 Month | 100$: 8$
گارانتی کامل 7 روزه دارد. از مدل‌های زیر پشتیبانی می‌شود:
Opus-5, Opus-4.8, Opus-4.7,
Sonnet-5, Haiku-4.5,...
برای دریافت اطلاعات بیشتر به دایرکت مراجعه فرمایید.
👉🏻 @sahand_ai_seller
🔰@sahand_ai_market | 305 |
| 16 | 🔥 ۱۰ پروژه غیررسمی جالب و کاربردی ساخته‌شده با Jev
1️⃣ browser-use/jev-ultrafast
🔗 https://github.com/browser-use/jev-ultrafast
یک Browser Agent است که Jev را برای انتخاب actionهای مرورگر به کار می‌گیرد و فقط در مواقع لازم از یک LLM کوچک برای تولید متن استفاده می‌کند؛ نمونه‌ای جالب از استفاده Jev برای کاهش latency و هزینه در browser automation.
2️⃣ awlevin/typesafe-computer-use
🔗 https://github.com/awlevin/typesafe-computer-use
یک سیستم Computer Use برای macOS که با استفاده از OCR و Jev تصمیم می‌گیرد کدام action روی رابط گرافیکی اجرا شود؛ نمونه‌ای از استفاده Jev به‌عنوان لایه تصمیم‌گیری سریع در تعامل با GUI.
3️⃣ droidrun/mobile-jev
🔗 https://github.com/droidrun/mobile-jev
یک Android Agent که Jev را برای تصمیم‌گیری درباره actionهایی مانند tap و navigation به کار می‌گیرد؛ نمونه‌ای عملی از ترکیب مدل تصمیم‌گیر با mobile automation.
4️⃣ realZachi/pg-jev
🔗 https://github.com/realZachi/pg-jev
ابزاری برای PostgreSQL که اجازه می‌دهد queryهای WHERE را با زبان طبیعی تعریف کنید و Jev را برای تبدیل درخواست به تصمیم/فیلتر ساختاریافته به کار می‌گیرد؛ کاربرد جالبی از Jev در database querying.
5️⃣ devagrawal09/jev-review
🔗 https://github.com/devagrawal09/jev-review
یک Code Review Agent که بررسی کد را به چند مرحله تقسیم می‌کند و Jev را برای ارزیابی ریسک، جمع‌آوری evidence، تعیین severity و routing استفاده می‌کند.
6️⃣ DevMortimer/pi-warden
🔗 https://github.com/DevMortimer/pi-warden
یک لایه Guardrail برای Agentها که به‌جای متوقف‌کردن کامل Agent، با استفاده از judgmentهای Jev رفتار Agent را در حین اجرا کنترل و هدایت می‌کند؛ ایده‌ای مهم برای ساخت Agentهای امن‌تر.
7️⃣ AnshChoudhary/typesafe-ai-firewall
🔗 https://github.com/AnshChoudhary/typesafe-ai-firewall
یک AI Firewall برای بررسی tool callهای Agent قبل از اجرا؛ Jev برای تشخیص خطر و جلوگیری از اجرای actionهای بالقوه ناامن استفاده می‌شود.
8️⃣ jarrodwatts/jev-trader
🔗 https://github.com/jarrodwatts/jev-trader
یک پروژه experimental در حوزه algorithmic trading که Jev را برای تصمیم‌های buy/sell در یک market-making system استفاده می‌کند؛ نمونه‌ای جالب از استفاده یک مدل decision-oriented در سیستم‌های real-time.
9️⃣ fhshaik/typesafe-mario
🔗 https://github.com/fhshaik/typesafe-mario
یک Agent برای بازی Super Mario که وضعیت بازی را از emulator RAM به داده‌های ساختاریافته تبدیل می‌کند و Jev برای انتخاب action بعدی استفاده می‌شود؛ نمونه‌ای جذاب از استفاده Jev در game AI و control.
🔟 thruwire/foreman
🔗 https://github.com/thruwire/foreman
یک معماری supervisor برای مدیریت چند coding agent که Jev را در فرآیند تصمیم‌گیری و orchestration به کار می‌گیرد؛ ایده آن به معماری‌های software factory و multi-agent system نزدیک است.
📌 چرا این پروژه‌ها مهم‌اند؟
وجه مشترک این پروژه‌ها این است که Jev را صرفاً به‌عنوان یک chatbot یا جایگزین LLM استفاده نمی‌کنند؛ بلکه آن را در نقش یک Decision Layer قرار می‌دهند. یعنی LLM می‌تواند وظایف پیچیده‌تر مانند reasoning و generation را انجام دهد و Jev تصمیم‌های محدود، ساختاریافته و پرتکرار را در بخش‌هایی مثل browser automation، computer use، mobile agents، database querying، code review، security، trading و game control اتخاذ کند.
⚠️ نکته: benchmarkها و اعداد عملکردی اعلام‌شده توسط این پروژه‌ها، طبق فهرست community، توسط نویسندگان خود پروژه‌ها گزارش شده‌اند و باید آن‌ها را بیشتر به‌عنوان proof-of-concept / launch-week signal در نظر گرفت، نه نتایج مستقل و قطعی production.
🔰@sahand_ai_market | 257 |
| 17 | 🔹 ابزارها و پروژه‌های رسمی مرتبط با Jev
1. TypeSafe AI Skills
https://github.com/typesafe-ai/skills
مجموعه رسمی Agent Skills برای توسعه با System One و Jev که الگوی استفاده از judgmentهای typed را در اختیار Agentها قرار می‌دهد.
2. TypeSafe Python SDK
https://github.com/typesafe-ai/typesafe-sdk-python
SDK رسمی Python برای اتصال برنامه‌ها و سرویس‌های Python به API مربوط به TypeSafe و Jev.
3. TypeSafe JavaScript / TypeScript SDK
https://github.com/typesafe-ai/typesafe-sdk-js
کتابخانه رسمی JavaScript/TypeScript برای استفاده از APIهای TypeSafe در برنامه‌ها و Agentهای مبتنی بر Node.js و TypeScript.
4. System One Adapter for Python
https://github.com/typesafe-ai/system-one-adapter-python
یک adapter سازگار با TypeSafeClient که امکان استفاده از backendهای مبتنی بر LLM را برای توسعه و آزمایش فراهم می‌کند.
5. Jev Harness
https://github.com/TypeSafeAI/jev-harness
یک coding-agent harness که در آن LLM پیشنهاد تغییر را ارائه می‌کند و Jev چند judgment محدود روی proposal انجام می‌دهد تا سیستم بتواند نتیجه را به‌صورت ساختاریافته ارزیابی کند؛ این پروژه در GitHub با وضعیت community معرفی شده و SDK رسمی TypeSafe محسوب نمی‌شود.
🔹 پروژه‌ها و ابزارهای توسعه‌یافته توسط Community و Developers
1. jev — CLI و Agent Skill
https://github.com/okooo5km/jev
یک ابزار command-line که امکان اجرای مستقیم judgmentهای Jev از shell یا AI Agent را فراهم می‌کند و برای classification، بررسی ticketها و تصمیم‌های سریع کاربرد دارد.
2. jevgrep
https://github.com/nassim-arifette/jevgrep
ابزار semantic code search مبتنی بر Jev که برای coding agentها طراحی شده و می‌تواند رفتار موردنظر را در repositoryها پیدا کرده و source excerpt و line number ارائه کند.
3. Jev macOS Loop
https://github.com/jcpsimmons/jev-macos-loop
پروژه open-source برای AI computer-use و GUI automation روی Apple Silicon که Jev را در کنار OmniParser، CoreML و Apple Vision OCR به‌کار می‌گیرد.
4. JevSumE
https://github.com/unownone/jevsume
یک ابزار بررسی رزومه که از Jev برای استخراج و ارزیابی ساختاریافته اطلاعات رزومه و تولید یک امتیاز مبتنی بر judgment استفاده می‌کند.
5. jevfanity
https://github.com/TickerDev/jevfanity
یک profanity detector مبتنی بر Jev که از مدل برای تشخیص محتوای نامناسب در متن استفاده می‌کند.
6. Community Rust SDK
https://github.com/community-ports/typesafeai-sdk-rust-community
یک SDK غیررسمی Rust برای TypeSafe AI که با هدف فراهم‌کردن دسترسی Rust-based applications به API مربوط به System One/Jev توسعه یافته است.
7. Jev Trading
https://github.com/Jev-trading/Jev-trading
یک پروژه آزمایشی برای استفاده از Jev در یک محیط desktop مرتبط با algorithmic trading و تصمیم‌گیری معاملاتی. این پروژه را باید experimental در نظر گرفت و نه یک ابزار رسمی یا production-grade.
8. Awesome Jev
https://github.com/rhc98/awesome-jev
یک فهرست community-driven از پروژه‌های Jev که دسته‌هایی مانند SDK، Agent tooling، integrations، applications، robotics، simulation و research را پوشش می‌دهد و برای پیدا کردن پروژه‌های جدید نقطه شروع مناسبی است.
9. Awesome Jev Verified
https://github.com/punk2898/awesome-jev-verified
یک directory گسترده‌تر که repositoryها را با بررسی کد منبع و وجود integration واقعی با Jev دسته‌بندی می‌کند؛ در زمان بررسی، دسته‌هایی مانند Agent tooling، Guardrails، Browser/Computer Use، Search، Applications، Robotics و Research را شامل می‌شد.
📌 نکته: بخش دوم عمدتاً شامل پروژه‌های community و independent developers است و نباید آن‌ها را با محصولات رسمی TypeSafe AI اشتباه گرفت. حتی خود فهرست‌های community تأکید می‌کنند که وجود یک repository در این فهرست‌ها به معنی تأیید کیفیت، امنیت یا production-readiness آن نیست.
🔰@sahand_ai_market | 199 |
| 18 | خروجی Jev می‌تواند مستقیماً به‌عنوان ورودی یک برنامه، سرویس یا گردش‌کار خودکار مورد استفاده قرار گیرد.
یکی از تفاوت‌های اساسی Jev با یک LLM عمومی، در ماهیت مسئله و نوع خروجی مورد انتظار است. یک مدل زبانی بزرگ معمولاً برای طیف وسیعی از وظایف، از مکالمه و تولید محتوا گرفته تا استدلال و برنامه‌نویسی، طراحی شده است؛ درحالی‌که مدل‌های تصمیم‌محور می‌توانند برای مجموعه‌ای محدودتر اما مشخص از تصمیمات عملیاتی بهینه شوند. برای مثال، در یک سامانه خدمات مشتری، به‌جای تولید یک پاسخ متنی طولانی، مدل می‌تواند درخواست کاربر را تحلیل کرده و نتیجه‌ای ساختاریافته مانند نوع درخواست، سطح اولویت، واحد مقصد و میزان اطمینان را تولید کند. این ویژگی باعث می‌شود چنین مدلی برای automation، routing و کنترل جریان اجرای نرم‌افزار مناسب باشد.
اهمیت این رویکرد در معماری نسل جدید AI Agentها بیشتر آشکار می‌شود. یک Agent معمولاً برای انجام یک وظیفه پیچیده باید به‌صورت مکرر تصمیم‌های کوچک متعددی اتخاذ کند؛ برای مثال، انتخاب ابزار مناسب، تعیین مرحله بعدی workflow یا تشخیص اینکه آیا یک درخواست باید به انسان ارجاع داده شود یا خیر. استفاده از یک LLM بزرگ برای تمامی این تصمیمات می‌تواند موجب افزایش latency، مصرف token و هزینه محاسباتی شود. در چنین معماری‌ای، یک مدل تصمیم‌محور مانند Jev می‌تواند به‌عنوان یک decision layer در کنار LLM قرار گیرد و تصمیم‌های پرتکرار و کم‌پیچیدگی را با سرعت و هزینه کمتر انجام دهد.
ترکیب Jev با LLM مورد استفاده در مسائل Agentic هم می‌تواند بهینه سازی را افزایش دهد و هم از مصرف توکن را بکاهد.
می‌توانید با ویدیوی زیر یادگیری را شروع کنید:
https://m.youtube.com/watch?v=4u6-uiDpJ6o&pp=0gcJCYsCo7VqN5tD
🔰@sahand_ai_market | 215 |
| 19 |  آنچه دربارهٔ ترند جدید AI باید دانست؛
عرض شود Jev را می‌توان به‌عنوان یک رویکرد جدید در حوزه مدل‌های هوش مصنوعی تصمیم‌محور در نظر گرفت که تمرکز آن، برخلاف مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) نظیر ChatGPT، صرفاً بر تولید و پردازش زبان طبیعی نیست، بلکه بر استنتاج سریع و تولید تصمیم‌های ساختاریافته و قابل‌استفاده توسط نرم‌افزار قرار دارد. در این معماری، مدل به‌جای تولید پاسخ‌های طولانی و مبتنی بر متن، برای انجام وظایفی نظیر طبقه‌بندی، مسیریابی درخواست‌ها، ارزیابی شرایط، تعیین اولویت و انتخاب یک اقدام مشخص بهینه شده است.
بنابراین، Jev را بهتر است جایگزین مستقیم ChatGPT یا سایر LLMهای عمومی در نظر نگیریم، بلکه آن را بخشی از یک معماری ترکیبی هوش مصنوعی بدانیم. در چنین معماری‌ای، LLM وظایفی مانند درک زبان طبیعی، تولید محتوا و استدلال پیچیده را بر عهده دارد، درحالی‌که مدل تصمیم‌محور می‌تواند برای تصمیم‌گیری‌های سریع، ساختاریافته و قابل‌اتصال به سیستم‌های نرم‌افزاری استفاده شود. این تفکیک وظایف می‌تواند در طراحی Agentهای مقیاس‌پذیر، کاهش هزینه inference و بهبود زمان پاسخ‌گویی اهمیت قابل‌توجهی داشته باشد.
🔰 @sahand_ai_market | 216 |
| 20 | در صورتی که ما پلن اشتراکی ChatGPT Plus 1 Month با گارانتی کامل و هزینهٔ مناسب ایجاد کنیم، به تهیهٔ آن علاقه مند هستید؟ | 336 |
