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。
Milvusのテスト：JevはnDCGでQwenを上回るが、10.2倍遅く6.7倍高コスト
Milvusのテストによると、JevはnDCGでQwenを上回るが、10.2倍遅く、6.7倍高コストで、0.5フィルターは関連ドキュメントの18.8%を失う。
Milvus tested this already. According to their findings, Jev beat Qwen on nDCG, but was 10.2× slower and 6.7× more expensive, and a 0.5 filter dropped 18.8% of relevant docs. Link:
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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。
