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.
Menguji Jev untuk Reranking Pencarian
Penulis menguji Jev dari TypeSafe untuk reranking pencarian pada 33.047 entri Agent Skills Hub, dan mencatat bahwa sendirian ia tidak mengalahkan pengambilan vektor.
Using Jev for search reranking, let me first pour a bucket of cold water: on its own, it doesn't beat vector retrieval TypeSafe's Jev has been super popular lately, with a bunch of projects using it for reranking. We did a serious test on the 33,047 entries in Agent Skills Hub,
· 70 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.
