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.
Test Jev do rerankingu wyszukiwania
Autor przetestował Jev od TypeSafe do rerankingu wyszukiwania na 33 047 wpisach z Agent Skills Hub, zauważając, że sam nie przebija wyszukiwania wektorowego.
Using Jev for search reranking, let me first pour a bucket of cold water: on its own, it doesn't beat vector retrieval TypeSafe's Jev has been super popular lately, with a bunch of projects using it for reranking. We did a serious test on the 33,047 entries in Agent Skills Hub,
· 70 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 $.
