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.
Jev et le piège narratif de l'IA : sortir du cadre
L'auteur utilise Jev comme étude de cas pour discuter de la façon dont les lancements d'IA peuvent gagner équitablement en choisissant la question, la métrique et les concurrents, tout en acceptant un cadre erroné.
An AI launch can choose the question, the metric, and the competitors—then win fairly. You can verify every result and still accept the wrong frame. Jev is a useful case study in getting outside it. https://yuzheng.substack.com/p/jev-and-the-ai-narrative-trap?utm_source=x&utm_medium=social&utm_campaign=jev_narrative_trap…
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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 $.
