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.
Le répertoire Jev atteint 448 projets, recherché avec Jev
Le répertoire Jev compte désormais 448 projets et se recherche avec Jev. À cette échelle, les descriptions sont vectorisées, les dizaines les plus proches récupérées, puis Jev choisit parmi elles, sans perte de vitesse.
The #Jev directory now has 448 projects — and you search it with Jev. https://risetive.com/jev?utm_source=x… At that size you can't hand all of them to Jev. So: embed the project descriptions, retrieve the few dozen closest to the question, then let Jev pick from those. No loss in speed or
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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 $.
