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 pour la recherche en langage naturel sur les sites web : analyse des annonces Zillow
Jev peut servir de recherche en langage naturel sur les sites web, en analysant des milliers d'annonces Zillow et en classant les propriétés selon des attributs non filtrables habituellement, comme l'architecture, l'état de rénovation et la proximité des autoroutes. La tâche a été réalisée en moins de 20 secondes pour 0,18 $.
Jev can serve as better natural language search on websites. It can scan thousands of Zillow listings and classify properties by things you can't normally filter for - e.g. architecture, renovation status, proximity to freeways. This was done in <20 sec and costs $0.18 👇
· 673 likesOpen on X
More like this
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 $.
