被問「要怎麼放進判斷標準」時卡住了
錄NexA Voice時，AI主持人問了好幾次：Jev要怎麼放進你的判斷標準？判斷方式會因此改變嗎？我卡住，不是因為沒想過，而是我們從一開始就不是用「把某個東西放在判斷中心」的想法來設計系統。
我們的系統，一開始就是並行的
公司內部包括Repo Deck和nexa-agent在內，同時運行著各種AI，需要時再當作零件接進來。判斷在decision graph裡並排累積，Jev只是多加進來的一票。新模型來了，不代表一切都會被它取代，這當然不會發生。而且Jev本來就沒有那麼通用。沒有萬能的AI，正確答案也不只一個。不是由中央拍板最後的判斷，而是每個零件去做它認為更好的事，出了問題再修。
嬰兒會走會說，也考不上大學
Jev不笨，但也稱不上聰明。剛出生的嬰兒說了句話、走了幾步，你一定會嚇一跳。但只會說話走路，能不能考上大學？不能。老實說，不太好用。更何況手邊有本地LLM，實際上只要電費。一般的判斷，沒有理由特地選Jev。
用得上的地方：寬鬆的判斷，同時大量，而且要快
想過之後，剩下一個用途：頻率極高、要求寬鬆的判斷，需要高速處理的時候。例如VTuber直播時，要飛快挑出可疑留言。本地LLM處理不了大量同時的請求，而需要同時大量、快速處理的事情，確實存在。不過我們不是做直播的公司，所以現在沒有用武之地。因此Jev會作為「其中之一」留在手邊，每次有新工具出現，就照樣再驗證一次。