Corsa tra link Wikipedia: scegliere fra migliaia di opzioni
Il modello sceglie il passo successivo fra centinaia o migliaia di link, mostrando decisioni rapide con output vincolati. Il post include un video di 4:04.
Jev riduce il tempo di curatela di AudioScholar di ~25x
Un utente con accesso a Jev di TypeSafe AI lo ha applicato ad AudioScholar, riducendo il tempo di curatela di ~25x rispetto a Sonnet con l'80% di concordanza e individuando elementi persi da Sonnet.
Got access to @typesafeai 's #jev and applied it to #AudioScholar and holy smokes - it dropped the curation time ~25x compared to Sonnet curation 🤯 80 percent concurrence and picked up some that Sonnet missed. Wow!
· 2 likesOpen on X
More like this
Caso d'uso di query semantica con Jev e TypeSafe AI
Nathan LeClaire condivide un caso d'uso di query semantica per Jev e TypeSafe AI, notando che si è appena scalfita la superficie.
Creare un misuratore di BS in tempo reale per il dibattito Trump vs Kamala con Jev
L'autore ha usato Jev per eseguire un misuratore di BS in tempo reale su ogni frase del dibattito Trump vs Kamala, con 5 domande sì/no per candidato, per un totale di 1.191 chiamate Jev, 1,18M token, 415 ms di latenza mediana e un costo totale di $0,0497.
