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.
Prueba de Jev para reranking de búsqueda
El autor probó Jev de TypeSafe para reranking de búsqueda en 33,047 entradas de Agent Skills Hub, señalando que por sí solo no supera la recuperación vectorial.
Using Jev for search reranking, let me first pour a bucket of cold water: on its own, it doesn't beat vector retrieval TypeSafe's Jev has been super popular lately, with a bunch of projects using it for reranking. We did a serious test on the 33,047 entries in Agent Skills Hub,
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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.
