위키백과 링크 레이스: 수천 개 선택지 중 고르기
모델이 수백에서 수천 개 링크 중 다음 단계를 선택하며, 제약된 출력에서 빠른 의사결정을 게임 방식으로 보여줍니다. 게시물에는 4분 04초 영상이 있습니다.
Jev와 AI 내러티브 함정: 프레임 밖으로 나가기
저자는 Jev를 사례로 AI 출시가 질문, 지표, 경쟁자를 선택해 공정하게 이길 수 있지만 잘못된 프레임을 받아들일 수 있음을 논의한다.
An AI launch can choose the question, the metric, and the competitors—then win fairly. You can verify every result and still accept the wrong frame. Jev is a useful case study in getting outside it. https://yuzheng.substack.com/p/jev-and-the-ai-narrative-trap?utm_source=x&utm_medium=social&utm_campaign=jev_narrative_trap…
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작성자는 Jev를 사용해 트럼프 대 해리스 토론의 모든 문장에 실시간 BS 미터를 적용했습니다. 각 후보에게 5개의 예/아니오 질문을 했고, 총 1,191회 Jev 호출, 118만 토큰, 중앙값 415ms, 총 비용 $0.0497입니다.
