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.
Forte effervescence autour du modèle Jev
L'auteur observe que les discussions autour du modèle Jev ont été très intenses ces derniers jours, marquant la plus forte densité de contenu original dans les fils Twitter anglophones depuis six mois.
These past couple of days, the buzz around this Jev model has been incredibly high—it's safe to say it's the highest density of original content I've seen since I started closely following English Twitter feeds over the past six months. As it happens, I've been running a small
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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 $.
