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 + treg_ai obniża koszt wyszukiwania osób do ~0,0089 USD za lead
Wpis wskazuje, że prawdziwa historia to nie tańszy Clay, ale to, że prospecting oparty na agentach staje się znacznie tańszy w prowadzeniu. Jev + treg_ai obniżają koszt wyszukiwania osób do ~0,0089 USD za lead, pozostając open source i przyjaznymi dla agentów.
This caught my attention because the real story isn’t “cheaper Clay.” It’s that agent-native prospecting is becoming dramatically cheaper to run. Jev + @treg_ai bringing people search down to ~$0.0089/lead, while staying open source and agent-friendly, could make serious
· 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 $.
