Testing Jev with Codex for model routing and browser control
The author used Jev for model routing and browser/computer use, having it pick the next action from a list of buttons.
รู้จัก Jev จาก TypeSafe AI โมเดลที่เน้นงาน classifier และช่วยโปรแกรมตัดสินใจ มันทำอะไรได้บ้าง • อ่านข้อความแล้วจัดเข้าหมวดที่เรากำหนด • เลือกคำตอบจากตัวเลือกที่ให้ไว้ • ให้คะแนนตามเกณฑ์ หรือประเมินว่าเงื่อนไขนั้นเป็นจริงแค่ไหน ต่างจาก LLM ทั่วไปตรงไหน LLM ที่เราใช้กันเน้นสร้างคำตอบ เช่น เขียนบทความ อธิบายเรื่องยาก หรือเขียนโค้ด ส่วน Jev เน้นคืนผลเป็นตัวเลือกหรือคะแนน ให้โปรแกรมเอาไปทำงานต่อได้ตรง ๆ เช่น ข้อความนี้เป็นข้อความประเภทไหน ควรเอาไปทำอะไรต่อ LLM ก็ทำ classifier ได้ แต่ Jev ออกแบบมาเน้นงานตัดสินใจแบบนี้โดยเฉพาะ และเร็วกว่ามากกกกก จุดที่น่าสนใจ • กำหนดชุดคำตอบที่อนุญาตไว้ได้ • ถามหลายเรื่องจากข้อมูลชุดเดียวกันได้ในครั้งเดียว • ราคา input $0.042 ต่อ 1 ล้าน tokens และไม่คิดค่า output พอดีได้ early access มา เลยให้ Codex ช่วยทดลอง 2 use case 1. Model routing แยกว่างานที่เข้ามาเป็นงานอะไร ยากแค่ไหน ต้องค้นเว็บไหม แล้วเอาผลไปเลือกกลุ่มโมเดลที่จะรับงานต่อ แทรกระหว่าง Turn ว่า LLM ยังอยู่ใน Scope ไหม หรือ หลุดไปแล้ว ที่ทำกำลังอยู่ใน Scope หรือ กำลังจะบานปลาย ตรงนี้ยังเทสอยู่แต่ผลลัพธ์ ค่อนข้างประทับใจ 2. Browser / computer use ส่งข้อมูลจาก DOM หรือให้โมเดลอื่นอธิบายหน้าจอเป็นข้อความ พร้อมรายการปุ่มให้ Jev เลือกว่าต้องทำอะไรต่อ แล้วให้เครื่องมืออีกตัวคลิกตาม ทดลองกับเว็บและแอป Windows ที่สร้างไว้ ก็เลือกขั้นตอนทำงานได้ตามโจทย์ จริงๆแนวๆเอาไปทำ Automation ที่ต้องตัดสินใจนี่มีอยากลองหลายอย่างเลยนะ ดูแล้วน่าสนใจจริงๆตัวนี้ เอาไปลองทำพวกแนวๆ เทรด ก็น่าจะได้มั้ง ยังไม่ได้ลองนะแต่คิดว่าพอทำได้ บอทเล่นไพ่ ก็ได้มั้ง ถ้าใครเอาไปใช้ด้านการลงทุน "การลงทุนมีความเสี่ยง ผู้ลงทุนควรศึกษาข้อมูลก่อนตัดสินใจลงทุน" 🤣🤣 ตอนนี้กำลังลองๆเล่น ถ้าใครสนใจ Model ไปลองกันได้ที่ http://TypeSafe.ai หรือ Openrouter ก็มีแล้วเช่นกัน กำลังลองเล่น เดี๋ยวถ้ามีอะไรน่าสนใจจะมา Update เพิ่มน้า #jev #codex