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7つの実際のJevビルドで、ルーティング、ブラウザー操作、スコアリング、フィルタリング、ゲーム、コンテンツ分析、リサーチのトリアージに意思決定モデルをどう活用できるかを紹介します。

トラックがどのようにイベントになり、時間的なコンテキストによって反復的なアラートが減る理由、そしてイベント認識型ビデオAIが依然として対応できない領域を理解します。

プライバシー、低遅延、オフライン耐性、小型ASRモデルがローカル音声処理を支持する理由をたどりつつ、ハイブリッドパイプラインが依然として重要である理由を説明します。

マルチモーダルインデックス作成がデータローカリティによってどのようなメリットを得られるのか、ホームストレージがどのようにAIレイヤーになるのか、そしてクラウド検索やハイブリッド検索が依然として有用な場面をご覧ください。

狭いタスクで小型モデルが有利な理由、専門化によってローカルワークフローがどう変わるか、そしてより大規模な汎用モデルが依然として優位に立つ場面を理解しましょう。

KVキャッシュがどのように増大し、なぜ同時実行数や長時間のチャットを制限するのか、そしてホームサーバーが有効な再利用と有害な退避をどのように見分けられるのかを追跡します。

共有プロンプトのプレフィックスによって再利用可能なKVブロックがどのように作られるのか、スケジューリングがキャッシュヒットを左右する理由、そしてプレフィックス認識が役に立たない場合について学びます。

ツールへのアクセスがなぜ認可の問題を生み出すのか、ポリシーと承認がどのようにリスクを分担するのか、そしてゲートが多すぎるとエージェントが使いものにならなくなる理由をご覧ください。