Гонка ссылок Wikipedia: выбор среди тысяч вариантов
Модель выбирает следующий шаг из сотен или тысяч ссылок, демонстрируя быстрые решения с ограниченным выводом. В посте есть видео 4:04.
Jev и ловушка нарратива ИИ: выход за рамки
Автор использует Jev как пример, обсуждая, как запуски ИИ могут честно побеждать, выбирая вопрос, метрику и конкурентов, но всё равно принимать неверную рамку.
An AI launch can choose the question, the metric, and the competitors—then win fairly. You can verify every result and still accept the wrong frame. Jev is a useful case study in getting outside it. https://yuzheng.substack.com/p/jev-and-the-ai-narrative-trap?utm_source=x&utm_medium=social&utm_campaign=jev_narrative_trap…
· 0 likesOpen on X
More like this
Пример семантического запроса с Jev и TypeSafe AI
Нейтан ЛеКлер делится примером семантического запроса для Jev и TypeSafe AI, отмечая, что возможности только начинают раскрываться.
Создание live-детектора BS для дебатов Трампа и Харрис с помощью Jev
Автор использовал Jev для запуска live-детектора BS на каждом предложении дебатов Трампа и Харрис, по 5 вопросов да/нет каждому кандидату, всего 1 191 вызов Jev, 1,18 млн токенов, медианная задержка 415 мс и общая стоимость $0,0497.
