Course de liens Wikipédia : choisir parmi des milliers d’options
Le modèle choisit l’étape suivante parmi des centaines ou milliers de liens, montrant des décisions rapides avec sorties contraintes. Le post contient une vidéo de 4 min 04.
Projet de recherche FyleContext avec TypeSafe Jev
Après avoir lu la documentation Jev de TypeSafe, l'auteur a créé FyleContext : les embeddings trouvent des candidats et Jev décide ce que voit le client 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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Cas d'usage de requête sémantique avec Jev et TypeSafe AI
Nathan LeClaire partage un cas d'usage de requête sémantique pour Jev et TypeSafe AI, notant qu'on n'a fait qu'effleurer la surface.
Créer un détecteur de BS en direct pour le débat Trump vs Kamala avec Jev
L'auteur a utilisé Jev pour exécuter un détecteur de BS en direct sur chaque phrase du débat Trump vs Kamala, avec 5 questions oui/non par candidat, totalisant 1 191 appels Jev, 1,18 M de tokens, 415 ms de latence médiane et un coût total de 0,0497 $.
