Corrida de links da Wikipédia: escolhendo entre milhares de opções
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.
Teste do Jev para reranking de busca
O autor testou o Jev da TypeSafe para reranking de busca em 33.047 entradas do Agent Skills Hub, observando que sozinho não supera a recuperação vetorial.
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,
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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.
