@trung_19122009: Khoảnh khắc Emoura chạm tay vào chiếc vương miện của TT#emourapham #missgrandinternational #missgrandinternational2026

Crowned Charm
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Monday 05 October 2026 05:04:41 GMT
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minhlaaine_204
Phản diện. :
Màu vương miện
2026-10-05 05:21:16
3
banhmimuoiot_06
mèo :
gắn thẻ ô na liền 👑🇻🇳
2026-10-05 06:43:00
1
motiemcoffeohanquoc
Cô Chủ Nhỏ Tiệm Coffe🇰🇷🇻🇳 :
vn oi.trậnn này fai nhờ người nổi tiếgg kêu gọi và xuốg đườg nhờ ng vót rồi mn ơii" rầmm rộ lên nàoo ; chiếnn nào mn oii🇻🇳🇻🇳🇻🇳🇻🇳🇻🇳🇻🇳🇻🇳🇻🇳🥳🥳🥳
2026-10-05 05:29:14
2
mauhongchuoi.456
VÕ ĐOÀN BẢO HÀ :
xin vid đăng nk
2026-10-05 06:04:09
1
lebaobao7004
(로라)🐼💜 :
Sớm
2026-10-05 05:05:58
0
0bilibisity
𝓴𝓪𝓲 :
2026-10-05 05:22:14
0
thanhtruc.a6
Truc 🦥🎋 :
Một lần nữa. 🥰🥰
2026-10-05 05:07:27
1
surinhen
surinhen :
2026-10-05 11:08:34
0
embezzz99
girl miền tây gốc miền trung🍒 :
Bả thích vm Thuỳ Tiên đội
2026-10-05 05:07:05
0
0bilibisity
𝓴𝓪𝓲 :
2026-10-05 05:22:03
0
0bilibisity
𝓴𝓪𝓲 :
2026-10-05 05:22:25
0
motiemcoffeohanquoc
Cô Chủ Nhỏ Tiệm Coffe🇰🇷🇻🇳 :
trậnn này fai nhờ người nổi tiếgg kêu gọi và xuốg đườg nhờ ng vót rồi mn ơii" rầmm rộ lên nàoo ; chiếnn nào mn oii🇻🇳🇻🇳🇻🇳🇻🇳🇻🇳🇻🇳🇻🇳🇻🇳🥳🥳🥳🥰🥰🥰🥰🥰🥰🥰
2026-10-05 05:29:10
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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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