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.
Тест Milvus: Jev превосходит Qwen по nDCG, но в 10,2 раза медленнее и в 6,7 раза дороже
Тесты Milvus показывают, что Jev превосходит Qwen по nDCG, но в 10,2 раза медленнее, в 6,7 раза дороже, а фильтр 0,5 отбрасывает 18,8% релевантных документов.
Milvus tested this already. According to their findings, Jev beat Qwen on nDCG, but was 10.2× slower and 6.7× more expensive, and a 0.5 filter dropped 18.8% of relevant docs. Link:
· 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.
