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.
Jev를 활용한 검색 재순위화 테스트
저자는 Agent Skills Hub의 33,047개 항목에서 TypeSafe의 Jev를 검색 재순위화에 테스트하며, 단독으로는 벡터 검색을 능가하지 못한다고 언급했습니다.
Using Jev for search reranking, let me first pour a bucket of cold water: on its own, it doesn't beat vector retrieval TypeSafe's Jev has been super popular lately, with a bunch of projects using it for reranking. We did a serious test on the 33,047 entries in Agent Skills Hub,
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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.
