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 voor natuurlijke taalzoekopdrachten op websites: Zillow-vermeldingen scannen
Jev kan dienen als natuurlijke taalzoekopdracht op websites, duizenden Zillow-vermeldingen scannen en woningen classificeren op kenmerken die normaal niet filterbaar zijn, zoals architectuur, renovatiestatus en nabijheid van snelwegen. De taak werd in minder dan 20 seconden voltooid voor $ 0,18.
Jev can serve as better natural language search on websites. It can scan thousands of Zillow listings and classify properties by things you can't normally filter for - e.g. architecture, renovation status, proximity to freeways. This was done in <20 sec and costs $0.18 👇
· 673 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.
