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.
Jev + treg_ai reduce el costo de búsqueda de personas a ~$0.0089 por lead
La publicación señala que la verdadera historia no es un Clay más barato, sino que la prospección nativa para agentes se está volviendo mucho más barata de ejecutar. Jev + treg_ai reducen la búsqueda de personas a ~0,0089 $ por lead, manteniéndose de código abierto y amigables para agentes.
This caught my attention because the real story isn’t “cheaper Clay.” It’s that agent-native prospecting is becoming dramatically cheaper to run. Jev + @treg_ai bringing people search down to ~$0.0089/lead, while staying open source and agent-friendly, could make serious
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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.
