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がAudioScholarのキュレーション時間を約25倍短縮
TypeSafe AIのJevへのアクセスを得たユーザーがAudioScholarに適用し、Sonnet比でキュレーション時間を約25倍短縮、80%の一致率でSonnetが見逃した項目も検出。
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!
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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。
