Wyścig linków Wikipedii: wybór spośród tysięcy opcji
Model wybiera następny krok spośród setek lub tysięcy linków, pokazując szybkie decyzje z ograniczonym wyjściem. Post zawiera film 4:04.
Jev i pułapka narracji AI: wyjście poza ramy
Autor używa Jev jako studium przypadku, omawiając, jak premiery AI mogą uczciwie wygrywać, wybierając pytanie, metrykę i konkurentów, ale wciąż akceptować błędne ramy.
An AI launch can choose the question, the metric, and the competitors—then win fairly. You can verify every result and still accept the wrong frame. Jev is a useful case study in getting outside it. https://yuzheng.substack.com/p/jev-and-the-ai-narrative-trap?utm_source=x&utm_medium=social&utm_campaign=jev_narrative_trap…
· 0 likesOpen on X
More like this
Przypadek użycia zapytań semantycznych z Jev i TypeSafe AI
Nathan LeClaire dzieli się przypadkiem użycia zapytań semantycznych dla Jev i TypeSafe AI, zauważając, że dopiero zaczęto badać możliwości.
Tworzenie live'owego miernika BS dla debaty Trump vs Kamala z Jev
Autor użył Jev do uruchomienia live'owego miernika BS na każdym zdaniu debaty Trump vs Kamala, zadając 5 pytań tak/nie każdemu kandydatowi, co dało łącznie 1 191 wywołań Jev, 1,18 mln tokenów, medianę opóźnienia 415 ms i całkowity koszt 0,0497 $.
