Esta publicación muestra un flujo clínico donde GLiNER encuentra metformina, DeBERTa detecta la contradicción, Jev devuelve block_conflict y el código detiene la actualización para revisión humana: tres familias de modelos con roles distintos en un flujo de fallo cerrado.
i finally turned yesterday’s bar joke into a clinical workflow 😂 GLiNER finds metformin. DeBERTa catches the contradiction. Jev returns `block_conflict`. code stops the update and sends it to human review. 3 model families. 3 different jobs. one fail-closed workflow.
Durante consultas clínicas en vivo, un escriba ambiental proporciona periódicamente transcripciones a Jev, que recorre una ontología médica para clasificar síntomas, actualizar el diagnóstico diferencial, sugerir tratamientos e identificar señales de alerta en tiempo real.
El autor demuestra cómo derivar a un paciente al médico adecuado usando solo el modelo Jev de TypeSafe AI y algo de código para hacer preguntas, señalando que no se usa un LLM durante la conversación.
Un desarrollador comparte la creación de una app de seguimiento de calorías con Jev, destacando su experiencia instantánea.
