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 recherche des émojis par sens
Exemple de la façon dont Jev associe des émojis par le sens plutôt que par le nom : chercher "things you can wear" renvoie bague, casque, écharpe, etc.
Buscar emojis por lo que significan, no por cómo se llaman. @heystefan_ escribe "things you can wear" y le salen el anillo, los cascos, la bufanda, los guantes, la bota, la chistera y la corona. Ninguno se llama "wear". Jev decide, emoji a emoji, si encaja con lo que has
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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 $.
