Wikipediaリンクレース：数千の選択肢から選ぶデモ
モデルが数百から数千のリンクから次の一手を選び、制約付き出力での高速な意思決定をゲーム形式で示します。元投稿には4分04秒の動画があります。
Jevで履歴書と求人をマッチングするデモRolewiseを構築
著者がTypeSafe AIのJevを履歴書と実際の求人票のマッチングに試し、Metix AIが求人検索、Jevが適合判断を担うRolewiseデモを構築した。
Spent some time testing #Jev from @typesafeai on a use case I care about: matching a resume against real job descriptions. I built a small demo called Rolewise. @metix_ai handles job retrieval; Jev handles the fit decision. The setup: - Parse the resume and generate editable
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JevとTypeSafe AIによるセマンティッククエリのユースケース
Nathan LeClaire氏がJevとTypeSafe AIのセマンティッククエリのユースケースを紹介し、可能性はまだ表面に過ぎないと述べる。
Jevでトランプ対ハリス討論のライブBSメーターを構築
著者はJevを使い、トランプ対ハリス討論の全発言にライブBSメーターを適用。両候補に各5つのはい/いいえ質問を行い、合計1,191回のJev呼び出し、118万トークン、中央値415ms、総コスト0.0497ドル。
