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.
RAG에 Jev? Page Search API 발표
PageIndex가 SOTA 임베딩 모델보다 빠르고 정확하다고 주장하는 Page Search API를 발표하고, RAG에서 Jev 의사결정 모델의 검색 성능을 논의합니다.
Jev for RAG? How does the decision model's retrieval performance compare to the top Vector-based model? We announce the Page Search API, faster and more accurate than SOTA embedding models. Learn more: https://search.pageindex.ai
· 0 likesOpen on X
More like this
Jev와 TypeSafe AI의 시맨틱 쿼리 사용 사례
Nathan LeClaire가 Jev와 TypeSafe AI의 시맨틱 쿼리 사용 사례를 공유하며 아직 표면만 긁은 수준이라고 언급한다.
Jev로 트럼프 대 해리스 토론 실시간 BS 미터 구축
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.
