Wikipedia länkrace: välja bland tusentals alternativ
Modellen väljer nästa steg bland hundratals eller tusentals länkar och visar snabba beslut med begränsade outputs. Inlägget innehåller en video på 4:04.
Optimera evidenskällor med Jev: extrahera citat och anropa jev-1.13.0
Delar hur man fortsätter optimera evidenskällor med Jev efter att ha fått Kookos fullständiga leverans: extrahera nyckelcitat från rapporten i fyra element—slutsats, källtitel och datum, URL och textutdrag—och anropa sedan jev-1.13.0 separat.
拿到 Kooko 交付的完整文件后，怎样继续用 Jev 进行证据源优化？ 我的做法是先从报告中抽取关键引用，每条规整为四项要素：报告结论、来源标题与日期、来源 URL、以及从来源网页中摘出的对应原文摘句。随后单独调用 jev-1.13.0
· 0 likesOpen on X
More like this
Användningsfall för semantisk fråga med Jev och TypeSafe AI
Nathan LeClaire delar ett användningsfall för semantisk fråga för Jev och TypeSafe AI och noterar att man bara har skrapat på ytan.
Bygga en live BS-mätare för Trump vs Kamala-debatten med Jev
Författaren använde Jev för att köra en live BS-mätare på varje mening i Trump vs Kamala-debatten, med 5 ja/nej-frågor per kandidat, totalt 1 191 Jev-anrop, 1,18M tokens, 415 ms medianlatens och en total kostnad på $0,0497.
