Wikipedia linkrace: kiezen uit duizenden opties
Het model kiest de volgende stap uit honderden of duizenden links en toont snelle beslissingen met beperkte outputs. De post bevat een video van 4:04.
Een fuzzy-woordzoeksite bouwen met Jev
De auteur bouwt met Jev een fuzzy-woordzoeksite voor zijn openbare webcontent. Door de zoekscope te beperken en Jevs score per zoekterm te tonen, voelt het zoeken transparanter, en deze fuzzy-matchingaanpak is bijna gratis en eenvoudig toe te passen.
Jevを使って自分がネット公開してるコンテンツを「あいまい語検索」できるサイトを作ってみてる。Google検索でいいじゃんなわけですが、検索対象を絞って検索語に対するJevの評価点を表示すると意外と検索の透明性が高いなと感じるサイトに。「あいまい語→マッチング」をほぼタダで気軽にいろんなとこ
· 0 likesOpen on X
More like this
Semantische query use case met Jev en TypeSafe AI
Nathan LeClaire deelt een semantische query use case voor Jev en TypeSafe AI en merkt op dat men nog maar net het oppervlak heeft aangeraakt.
Een live BS-meter bouwen voor het Trump vs Kamala-debat met Jev
De auteur gebruikte Jev om een live BS-meter te draaien op elke zin van het Trump vs Kamala-debat, met 5 ja/nee-vragen per kandidaat, in totaal 1.191 Jev-aanroepen, 1,18M tokens, 415 ms mediane latentie en $0,0497 totale kosten.
