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で証拠源を最適化：レポートから引用を抽出しjev-1.13.0を呼び出す
Kookoの完全な納品物を受け取った後、Jevで証拠源を最適化する方法を共有：レポートから主要な引用を抽出し、結論・出典タイトルと日付・URL・原文抜粋の4要素に整理し、jev-1.13.0を個別に呼び出す。
拿到 Kooko 交付的完整文件后，怎样继续用 Jev 进行证据源优化？ 我的做法是先从报告中抽取关键引用，每条规整为四项要素：报告结论、来源标题与日期、来源 URL、以及从来源网页中摘出的对应原文摘句。随后单独调用 jev-1.13.0
· 0 likesOpen on X
More like this
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。
