Carrera de enlaces de Wikipedia: elegir entre miles de opciones
El modelo elige el siguiente paso entre cientos o miles de enlaces, mostrando decisiones rápidas con salidas restringidas. El post incluye un video de 4:04.
Proyecto de recuperación FyleContext con TypeSafe Jev
Tras leer la documentación de Jev de TypeSafe, el autor creó FyleContext: los embeddings buscan candidatos y Jev decide cuáles ve el cliente de IA.
Read TypeSafe's docs on Jev for search and retrieval, then built a project from it. FyleContext: embeddings find candidates, Jev decides which ones the AI client actually sees. https://fylecontext.vercel.app/jev #typesafeai #jev
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Nathan LeClaire comparte un caso de uso de consulta semántica para Jev y TypeSafe AI, señalando que apenas se ha arañado la superficie.
Creando un medidor de BS en vivo para el debate Trump vs Kamala con Jev
El autor usó Jev para ejecutar un medidor de BS en vivo en cada frase del debate Trump vs Kamala, con 5 preguntas de sí/no por candidato, totalizando 1.191 llamadas a Jev, 1,18M tokens, 415 ms de latencia mediana y un coste total de $0,0497.
