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.
Ранжирование мест Нью-Йорка с Jev на основе истории Google Maps
Автор создал эксперимент Karpo с Jev, который учится на истории Google Maps и ранжирует 1 253 места Нью-Йорка по личным предпочтениям.
I gave Jev 1,253 NYC places and one job: figure out which ones you’d actually love 👀 Made a little Karpo experiment that learns from your Google Maps history, then ranks the entire Google Maps list based on your taste. Jev from @typesafeai is kind of perfect for this:
· 5 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.
