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1,000本のAI論文を24トピックに分類
著者は@nutlopeのJev論文マップのパイプラインを再構築し、Jevで1,000本のAI論文を24トピックに分類し、Opus 5にラベルを評価させた。
1,000 AI papers sorted into 24 topics for $0.0585. Then Opus 5 graded the labels. @nutlope's Jev paper map went viral, but the pipeline never shipped and the eval was "still running". So I rebuilt both and opened them. The first judge run came back empty: Opus spent its whole
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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。
