Wikipedia Link Rennen: Auswahl aus Tausenden Optionen
Das Modell wählt den nächsten Schritt aus Hunderten oder Tausenden Links und zeigt schnelle Entscheidungen mit eingeschränkten Ausgaben. Der Post enthält ein 4:04 Video.
Anwendungsfall für semantische Abfragen mit Jev und TypeSafe AI
Nathan LeClaire teilt einen Anwendungsfall für semantische Abfragen mit Jev und TypeSafe AI und merkt an, dass man erst an der Oberfläche kratzt.
People have only scratched the surface of what's possible with Jev and @typesafeai This cookbook shows one use case I'm excited about - semantic querying. Think about how much junk you have to try and extract signal from all the time in so many areas. Now you can intelligently
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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 $.
Jev-Textklassifikation: 6000-mal günstiger als Pangram
Ein Nutzer demonstriert TypeSafes Jev zur KI-Textklassifikation und behauptet, es sei nahe an Pangram, aber 6000-mal günstiger und 5-10-mal schneller, getestet an einem Paul-Graham-Essay. Link
