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 skraca czas kuracji AudioScholar ~25x
Użytkownik z dostępem do Jev od TypeSafe AI zastosował go w AudioScholar, skracając czas kuracji ~25x w porównaniu z Sonnet przy 80% zgodności i wychwytując elementy pominięte przez Sonnet.
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
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 $.
