THE JEV GUIDE · CURATED EDITION
Annonces, explications, démos et projets communautaires autour de TypeSafe Jev, organisés par thème. Chaque entrée renvoie à sa source sur X.
Sélection curée · Non exhaustive · Mise à jour manuelle
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Le post mentionne une fuite du noyau neuronal JEV, indiquant que la lecture de scanners cérébraux ne nécessite plus d’attendre le rapport d’un neuroradiologue, et liste les plans axial, sagittal et coronal, suggérant un lien avec l’interprétation d’imagerie cérébrale.
Un développeur partage la première ébauche d'un outil de vérification rapide de la sécurité des soins de la peau pendant la grossesse. Il est construit avec SAM3, Gemini Flash, TypeSafe JEV et Muse.
Fil listant 10 façons dont les modèles de type Jev sont déjà utilisés en médecine, y compris en salle d'opération.
L'auteur, malade et sans voix, a rapidement créé une app avec TTS, phrases fréquentes et corrections AI/Jev pour communiquer vite—une application réelle de Jev.
L'auteur annonce une série d'expériences avec jev ayant une réelle valeur commerciale, en commençant par la radiologie, soulignant la pénurie mondiale de radiologues et l'augmentation des examens.
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Sur 669 cas cliniques synthétiques, Perplexity a obtenu 96,1 %, GPT-6 Luna 95,2 % et Jev 93,9 %. Ce sont des résultats préliminaires de Clinical System One, pas une validation clinique. Link
Au hackathon "What would jev Do" organisé par @adalagent, nous avons travaillé sur une couche de sécurité d'exécution pour les compagnons IA. La preuve de concept se concentre sur le soutien en santé mentale, où les signes de détresse et les réponses IA inappropriées doivent être traités avec soin.
Le nouveau modèle de Perplexity, pplx-decider v1.1, a obtenu 643 bonnes réponses sur 669 tests médicaux, surpassant le modèle payant Jev, avec un coût d'exécution inférieur d'environ 43% et un téléchargement gratuit.
Séminaire en ligne organisé par Igaku-Shoin pour initier les soignants à l'IA générative, avec dots d'OpenAI et Jev de TypeSafe AI.
pplx-decider v1.1 a obtenu 643/669 aux tests de décision clinique, surpassant le score de 628 de Jev, avec un coût par décision 42% inférieur et une vitesse similaire. Les poids sont téléchargeables pour un déploiement intra-hospitalier.
Mr Vu présente un aperçu de la recherche de médicaments transfrontalière, avec JEV pour la planification de la recherche et EmbeddingGemma 2 pour les embeddings.
Ce post présente les coûts et vitesses de Jev et d'autres modèles sur des tâches de décision clinique, compare le coût total de 9 API et note que le modèle local de 3 Go le plus rapide répond en 284 ms.
