THE JEV GUIDE · CURATED EDITION
Launch News, Erklärungen, Demos und Community Projekte rund um TypeSafe Jev, nach Themen geordnet. Jeder Eintrag verweist auf die Quelle bei X.
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Der Beitrag erwähnt einen durchgesickerten JEV Neural Core und bemerkt, dass das Lesen von Gehirnscans nicht länger auf den Befund eines Neuroradiologen warten muss; aufgeführte Ebenen (axial, sagittal, koronal) deuten auf einen Bezug zur Gehirnscan-Auswertung hin.
Ein Entwickler teilt den ersten Entwurf eines Tools zur schnellen Überprüfung, ob Hautpflegeprodukte in der Schwangerschaft sicher sind. Es wurde mit SAM3, Gemini Flash, TypeSafe JEV und Muse entwickelt.
Thread mit 10 Möglichkeiten, wie Jev-ähnliche Modelle bereits in der Medizin eingesetzt werden, darunter im Operationssaal.
Der Autor war krank und konnte nicht sprechen. Er baute in 5 Minuten eine App mit TTS, häufig genutzten Sätzen und KI/Jev-Korrekturen, um schnell zu kommunizieren – ein realer Jev-Einsatz.
Der Autor kündigt eine Reihe von Experimenten mit jev mit echtem Geschäftswert an, beginnend mit Radiologie, und weist auf den weltweiten Mangel an Radiologen und steigende Scan-Zahlen hin.
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In 669 synthetischen klinischen Fällen erreichte Perplexity 96,1 %, GPT-6 Luna 95,2 % und Jev 93,9 %. Dies sind vorläufige Ergebnisse von Clinical System One, keine klinische Validierung. Link
Beim Hackathon "What would jev Do" von @adalagent haben wir an einer Laufzeit-Sicherheitsschicht für KI-Begleiter gearbeitet. Der Proof of Concept konzentriert sich auf psychische Gesundheitsunterstützung, bei der sowohl Anzeichen von Not als auch unangemessene KI-Antworten sorgfältig behandelt werden müssen.
Das neue Perplexity-Modell pplx-decider v1.1 hat 643 von 669 medizinischen Telefontests richtig beantwortet, übertrifft das kostenpflichtige Modell Jev und kostet etwa 43% weniger im Betrieb. Es ist kostenlos herunterladbar.
Ein Online-Seminar von Igaku-Shoin zur Einführung in generative KI für medizinisches Fachpersonal, mit dots von OpenAI und Jev von TypeSafe AI.
pplx-decider v1.1 erreichte 643 von 669 bei klinischen Entscheidungstests und übertraf damit Jevs 628, bei 42 % geringeren Kosten pro Entscheidung und ähnlicher Geschwindigkeit. Die Gewichte sind herunterladbar und können im Krankenhaus ausgeführt werden.
Mr Vu gibt einen Einblick in eine länderübergreifende Medikamentensuche, bei der JEV die Suche plant und EmbeddingGemma 2 für Embeddings sorgt.
Dieser Beitrag zeigt Kosten- und Geschwindigkeitsdaten von Jev und anderen Modellen für klinische Entscheidungsaufgaben, vergleicht die Gesamtkosten von 9 APIs und merkt an, dass das schnellste lokale 3-GB-Modell in 284 ms antwortet.
