Balapan tautan Wikipedia: memilih dari ribuan opsi
Model memilih langkah berikutnya dari ratusan atau ribuan tautan, menunjukkan keputusan cepat dengan output terbatas. Post menyertakan video 4:04.
Mengelompokkan 1.000 makalah AI ke 24 topik dengan Jev
Penulis membangun ulang pipeline peta makalah Jev milik @nutlope, menggunakan Jev untuk mengelompokkan 1.000 makalah AI ke 24 topik dan meminta Opus 5 menilai labelnya.
1,000 AI papers sorted into 24 topics for $0.0585. Then Opus 5 graded the labels. @nutlope's Jev paper map went viral, but the pipeline never shipped and the eval was "still running". So I rebuilt both and opened them. The first judge run came back empty: Opus spent its whole
· 1 likesOpen on X
More like this
Kasus penggunaan kueri semantik dengan Jev dan TypeSafe AI
Nathan LeClaire membagikan kasus penggunaan kueri semantik untuk Jev dan TypeSafe AI, mencatat orang baru menggores permukaannya.
Membuat pengukur BS langsung untuk debat Trump vs Kamala dengan Jev
Penulis menggunakan Jev untuk menjalankan pengukur BS langsung pada setiap kalimat debat Trump vs Kamala, dengan 5 pertanyaan ya/tidak per kandidat, total 1.191 panggilan Jev, 1,18 juta token, latensi median 415 ms, dan biaya total $0,0497.
