Nous sommes heureux d’annoncer qu’une nouvelle alternative à Jev est désormais en ligne sur http://Qtum.ai. Les utilisateurs peuvent accéder facilement à Laya en se rendant dans notre panneau « Decision ». Afin de garantir des performances et une fiabilité optimales, nous exécutons ce service intégralement sur notre propre infrastructure matérielle.
Conçu pour fonctionner de manière similaire à Jev, ce nouvel outil est actuellement proposé en trois configurations distinctes afin de répondre à vos besoins : Laya standard, Décisions multilingues et Décisions typées Laya. Le modèle de tarification est très accessible : il coûte seulement 2,1 cents pour chaque tranche de 1 million de saisies, tandis que toute la sortie générée est fournie gratuitement.
D’après le graphique présenté ci-dessous, Laya affirme produire de meilleures décisions que Jev pour une variété de choix opérationnels spécifiques. Ces catégories d’évaluation couvrent la modération, le spam par e-mail, l’hameçonnage (phishing), l’acheminement des modèles (model routing) et le triage du support technique.
Pour ceux qui souhaitent explorer le code sous-jacent, le dépôt GitHub officiel se trouve à l’adresse https://github.com/NandhaKishorM/laya. Enfin, pour une transparence rapide, l’image présentée dans cet article a été prise directement à partir de ce dépôt.
Conçu pour fonctionner de manière similaire à Jev, ce nouvel outil est actuellement proposé en trois configurations distinctes afin de répondre à vos besoins : Laya standard, Décisions multilingues et Décisions typées Laya. Le modèle de tarification est très accessible : il coûte seulement 2,1 cents pour chaque tranche de 1 million de saisies, tandis que toute la sortie générée est fournie gratuitement.
D’après le graphique présenté ci-dessous, Laya affirme produire de meilleures décisions que Jev pour une variété de choix opérationnels spécifiques. Ces catégories d’évaluation couvrent la modération, le spam par e-mail, l’hameçonnage (phishing), l’acheminement des modèles (model routing) et le triage du support technique.
Pour ceux qui souhaitent explorer le code sous-jacent, le dépôt GitHub officiel se trouve à l’adresse https://github.com/NandhaKishorM/laya. Enfin, pour une transparence rapide, l’image présentée dans cet article a été prise directement à partir de ce dépôt.
