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.
Jev로 증거 소스 최적화: 보고서에서 인용 추출 및 jev-1.13.0 호출
Kooko의 완전한 결과물을 받은 후 Jev로 증거 소스를 최적화하는 방법 공유: 보고서에서 핵심 인용을 추출해 결론, 출처 제목과 날짜, URL, 원문 발췌의 네 요소로 정리한 뒤 jev-1.13.0을 별도로 호출.
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
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.
