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.
Тестирование Jev для переранжирования поиска
Автор протестировал Jev от TypeSafe для переранжирования поиска на 33 047 записях Agent Skills Hub и отметил, что сам по себе он не превосходит векторный поиск.
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,
· 70 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.
