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O modelo escolhe o próximo passo entre centenas ou milhares de links, demonstrando decisões rápidas com saídas restritas. O post inclui um vídeo de 4:04.
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Nathan LeClaire compartilha um caso de uso de consulta semântica para Jev e TypeSafe AI, observando que as pessoas mal arranharam a superfície.
People have only scratched the surface of what's possible with Jev and @typesafeai This cookbook shows one use case I'm excited about - semantic querying. Think about how much junk you have to try and extract signal from all the time in so many areas. Now you can intelligently
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O autor usou Jev para executar um medidor de BS ao vivo em cada frase do debate Trump vs Kamala, com 5 perguntas de sim/não por candidato, totalizando 1.191 chamadas Jev, 1,18M tokens, 415 ms de latência mediana e custo total de $0,0497.
Classificação de texto com Jev: 6000x mais barato que Pangram
Um usuário demonstra o Jev da TypeSafe para classificação de texto por IA, afirmando ser próximo ao Pangram, mas 6000x mais barato e 5-10x mais rápido, testado em um ensaio de Paul Graham. Link
