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.
Jev verkort de curatietijd van AudioScholar met ~25x
Een gebruiker met toegang tot Jev van TypeSafe AI paste het toe op AudioScholar, wat de curatietijd met ~25x verminderde ten opzichte van Sonnet met 80% overeenstemming en items oppikte die Sonnet miste.
Got access to @typesafeai 's #jev and applied it to #AudioScholar and holy smokes - it dropped the curation time ~25x compared to Sonnet curation 🤯 80 percent concurrence and picked up some that Sonnet missed. Wow!
· 2 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.
