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CASE FILE / 其他决策自动化
犹太民主党把我送进了兔子洞 现在我有144条YouTube上传内容在一个屏幕上变成了内容地图 这是我构建的概念# 来自4个人工智能频道的144个…
犹太民主党把我送进了兔子洞 现在我有144条YouTube上传内容在一个屏幕上变成了内容地图 这是我构建的概念# 来自4个人工智能频道的144个真实视频 - 缩略图形成一堵墙 - 标题按主题和挂钩标记 →墙重组成主题图 →三个视频创意结束了该序列 我最喜欢的部分：你可以看到想法背后的原始材料 这是一个概念演示，具有预先计算的基于标题的标签-而不是实时Jev跑步或速度基准 下一个实验：选择一个想法，构建它，展示结果 收藏本
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keno · @kenonews
案例拆解
犹太民主党把我送进了兔子洞 现在我有144条YouTube上传内容在一个屏幕上变成了内容地图 这是我构建的概念# 来自4个人工智能频道的144个真实视频 - 缩略图形成一堵墙 - 标题按主题和挂钩标记 →墙重组成主题图 →三个视频创意结束了该序列 我最喜欢的部分：你可以看到想法背后的原始材料 这是一个概念演示，具有预先计算的基于标题的标签-而不是实时Jev跑步或速度基准 下一个实验：选择一个想法，构建它，展示结果 收藏本
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原帖内容
THE JEV DEMOS SENT ME DOWN A RABBIT HOLE now i have 144 youtube uploads turning into a content map on one screen here’s the concept i built ↓ 144 real videos from 4 AI channels → thumbnails form a wall → titles get tagged by topic and hook → the wall reorganizes into a topic map → three video ideas close out the sequence the part i like most: you can see the source material behind the ideas this is a concept demo with precomputed, title-based labels — not a live Jev run or a speed benchmark next experiment: pick one idea, build it, show the result bookmark this
这个案例说明了什么？
- 将 JEV 用作固定类型的快速决策层
- 通过概率和阈值把输出接入业务流程
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