@th7starz: [liked+saved] arda soydoğan version I #ardasoydogan @jae_20s #crush #crushboys #fyp #keşfet I scp @bvenitys I arda soydoğan edit

RUKDEED

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Tuesday 22 September 2026 16:02:25 GMT

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Comments

𝓕ati 𝒮hine :

bu tutucak ve arda begenecek

2026-09-22 17:58:55

21

ℳ :

arda rplemeden ben rpledm

2026-09-22 17:27:13

41

fl3umust :

YOU ATE CNMM

2026-09-22 16:05:13

0

cansu :

arda repost atmadan gelem

2026-09-22 18:15:04

5

dennyfest :

ATEDEED

2026-09-22 18:48:00

0

~§~ :

bu tutmazsa ölürüm

2026-09-22 17:47:03

3

NuRistee🦭🐦‍🔥 :

Oziyi yapınca hatirlatın

2026-09-22 20:39:53

3

𝑺𝒉𝒊𝒏𝒆'' :

Efe versiyon gelince hatırlatın

2026-09-22 21:43:26

1

𝑨𝒓𝒅𝒂𝒔𝒔 :

kimse rplemeden geldim

2026-09-22 18:16:56

2

🪐☆𝘔𝘐̇𝘙𝘈𝘊_𝗙𝗔𝗡☆🪐 :

twin olup aynı pp yapcak varmı

2026-09-22 19:24:30

1

α ,, 𝓒𝗶𝗹𝗲𝗸 🕸️๋࣭ ⭑ :

bu edıtınde ℅99,9 unu aldım geri kalanını sız kendi aranızda paylasın guyss 😋🫶

2026-09-22 18:59:46

1

🌺🎀 ᘔEYᑎEᑭ①ⓚ_🌊_OKTᗩY🤍🍓 :

Efeee

2026-09-22 20:29:24

1

Mandalinavitamindir🍊⚯͛ :

hayvan gibi edit

2026-09-22 20:40:03

1

✯JJ✯ :

2026-09-22 19:14:01

1

~SHINE~ :

Efeyide yaparmisin plsss

2026-09-22 20:54:32

0

melek🎀 :

bayıldım yaa

2026-09-22 21:04:55

0

fl3umust :

RUKKDEEAAAUAUAUAUAUA

2026-09-22 16:05:51

0

fl3umust :

YEAHHHHH

2026-09-22 16:04:54

0

ʙᴀᴛᴜsᴀʟ :

mirac versiyonu gelmeli

2026-09-22 17:55:30

1

ᴊᴇssıᴄᴀǫ :

2026-09-22 18:12:06

1

cerbyaj34 :

2026-09-22 17:42:02

3

Shinee😝 :

Efeyi yapınca hatırlatttt

2026-09-22 20:58:04

0

Zehra 🦂 :

gecem aydınlandı

2026-09-22 18:59:20

1

🔮 :

2026-09-22 18:52:30

1

Queen🌙 :

ama bu çok guzelll

2026-09-22 21:08:17

0

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O hype em volta do Jev não é só porque ele é rápido ou barato. Ele representa uma mudança interessante na forma de construir agentes de IA. Hoje, a maior parte dos agentes usa um LLM para absolutamente tudo: entender a tarefa, criar um plano, escolher ferramentas, avaliar resultados, decidir se continua, perceber se uma ação é perigosa… e, no fim, gerar uma resposta em texto. Só que boa parte dessas etapas não precisa de um modelo escrevendo uma resposta inteira. - esse ticket vai para qual equipe? - essa informação é relevante? - esse comando pode causar dano? - o agente tenta de novo, pede aprovação ou para? - qual ferramenta — ou até qual modelo — deve ser usado agora? É aí que entra o Jev. Ele recebe o estado da aplicação — uma mensagem, JSON, histórico de conversa ou resultado de ferramentas — e responde perguntas fechadas em três formatos: - Choice: escolhe entre opções predefinidas - Score: avalia algo em uma escala - Noul: estima a probabilidade de uma afirmação ser verdadeira Por exemplo: você pode mandar o histórico de um agente e perguntar se ele está prestes a executar uma ação destrutiva. Em vez de gerar uma justificativa longa, o Jev devolve uma probabilidade. A partir de certo limiar, seu código bloqueia a ação ou pede aprovação humana. Esse é o ponto: o Jev não decide sozinho o que pode acontecer. Ele sugere uma decisão semântica; as permissões, os limiares e a execução continuam no código. O desenho mais promissor é híbrido: LLM para planejar, pesquisar, escrever e usar ferramentas. Jev para classificar, rotear, validar, aplicar guardrails e decidir o próximo passo. Código para controlar o que realmente pode ser executado. É uma camada de decisão rápida entre as ações do agente. E isso pode ser muito mais importante do que parece para quem está construindo automações, produtos com IA ou agentes que precisam rodar em produção.

O hype em volta do Jev não é só porque ele é rápido ou barato. Ele representa uma mudança interessante na forma de construir agentes de IA. Hoje, a maior parte dos agentes usa um LLM para absolutamente tudo: entender a tarefa, criar um plano, escolher ferramentas, avaliar resultados, decidir se continua, perceber se uma ação é perigosa… e, no fim, gerar uma resposta em texto. Só que boa parte dessas etapas não precisa de um modelo escrevendo uma resposta inteira. - esse ticket vai para qual equipe? - essa informação é relevante? - esse comando pode causar dano? - o agente tenta de novo, pede aprovação ou para? - qual ferramenta — ou até qual modelo — deve ser usado agora? É aí que entra o Jev. Ele recebe o estado da aplicação — uma mensagem, JSON, histórico de conversa ou resultado de ferramentas — e responde perguntas fechadas em três formatos: - Choice: escolhe entre opções predefinidas - Score: avalia algo em uma escala - Noul: estima a probabilidade de uma afirmação ser verdadeira Por exemplo: você pode mandar o histórico de um agente e perguntar se ele está prestes a executar uma ação destrutiva. Em vez de gerar uma justificativa longa, o Jev devolve uma probabilidade. A partir de certo limiar, seu código bloqueia a ação ou pede aprovação humana. Esse é o ponto: o Jev não decide sozinho o que pode acontecer. Ele sugere uma decisão semântica; as permissões, os limiares e a execução continuam no código. O desenho mais promissor é híbrido: LLM para planejar, pesquisar, escrever e usar ferramentas. Jev para classificar, rotear, validar, aplicar guardrails e decidir o próximo passo. Código para controlar o que realmente pode ser executado. É uma camada de decisão rápida entre as ações do agente. E isso pode ser muito mais importante do que parece para quem está construindo automações, produtos com IA ou agentes que precisam rodar em produção.

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