Jev 的一些有趣颠覆性用例，欢迎补充。

评估：不再付费让 LLM 评审员对每个代理轨迹评分，而是使用 Jev 在毫秒内根据评分标准（“是否基于事实？是否引用来源？”）对每个答案进行评分。语音 AI：现有的机器人工作流仅限于 STT -> 检测轮次 -> LLM -> TTS 流程，将通过 Jev 反射层得到增强，该层使用滚动转录使交互更人性化。AI 工作流：似乎每个人都将意图分类作为 AI 工作流的第一个节点。Jev 将接管这类分类任务——这是最自然的用例。合成角色：使用 Jev 现在可以快速进行大规模 A/B 测试或概念测试。由于其量化能力，Jev 在调查类任务中将超越纯 LLM 角色失败的地方。NPC 模拟：Jev 将接管动作。LLM 仅处理对话。经典 ML：将自由文本如“给妈妈的礼物，紧急”转化为数字，例如礼物概率 0.9 和紧急度 8/10。大规模处理。这些数字成为欺诈或流失模型可以使用的新列。AI 护栏：每一步之后，Jev 都会问：“代理是否在循环？是否即将执行风险操作？是否存在间接提示注入？”它在实际损害发生前触发行动。上下文管理：代理搜索得到升级。当搜索空间可以使用 Jev 智能缩小时，为何允许缓慢昂贵的 LLM 探索所有内容？