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.
Milvus 테스트: Jev가 nDCG에서 Qwen을 앞섰지만 10.2배 느리고 6.7배 비쌈
Milvus 테스트에 따르면 Jev는 nDCG에서 Qwen을 능가하지만 10.2배 느리고 6.7배 비싸며, 0.5 필터는 관련 문서의 18.8%를 누락시킨다.
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:
· 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.
