Wikipedia Link Rennen: Auswahl aus Tausenden Optionen
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Indexierung der Katagami-Kunststilbibliothek mit Jev für MCP-Interaktion
Der Autor nutzte Jev, um die gesamte Katagami-Bibliothek von Kunststilen und Designsprachen zu indexieren, sodass Menschen und Agenten über MCP interaktiv und intelligent abfragen können – Merkmalsanalyse und Passungsbewertung in etwa 1 Sekunde.
I used Jev to index the entire Katagami library of art styles and design languages, and make the experience for both humans and agents (via MCP) interactive and intelligent - you ask, Jev reads your ask into traits and scores candidates for fit (~1s). This was not possible with
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Nathan LeClaire teilt einen Anwendungsfall für semantische Abfragen mit Jev und TypeSafe AI und merkt an, dass man erst an der Oberfläche kratzt.
Ein Live-BS-Meter für die Trump-vs-Kamala-Debatte mit Jev erstellen
Der Autor nutzte Jev, um einen Live-BS-Meter auf jeden Satz der Trump-vs-Kamala-Debatte anzuwenden, mit 5 Ja/Nein-Fragen pro Kandidat, insgesamt 1.191 Jev-Aufrufe, 1,18 Mio. Tokens, 415 ms Median-Latenz und Gesamtkosten von 0,0497 $.
