แข่งลิงก์ Wikipedia: เลือกจากตัวเลือกนับพัน
โมเดลเลือกขั้นตอนถัดไปจากลิงก์หลายร้อยถึงหลายพันรายการ แสดงการตัดสินใจเร็วด้วยเอาต์พุตที่มีข้อจำกัด โพสต์มีวิดีโอ 4:04
การออกแบบคำค้นหาในเบราว์เซอร์ Jev: การแบ่งคำและการคัดลอกที่แม่นยำ
โพสต์นี้อธิบายการออกแบบของเบราว์เซอร์ Jev สำหรับคำค้นหา: คำของผู้ใช้ถูกแบ่งเป็นตัวเลือก Jev เลือกส่วนที่ถูกต้อง และโค้ดคัดลอกอย่างแม่นยำ พร้อมกล่าวถึงการดำเนินการบนหน้า
“A model that can only point at your words can’t put words in your mouth.” That is one of the smartest design choices in this Jev browser. For search queries: → Your words are sliced into options. → Jev chooses the right slice. → Code copies it exactly. For page actions:
· 2 likesOpen on X
More like this
กรณีการใช้งานการสืบค้นเชิงความหมายกับ Jev และ TypeSafe AI
Nathan LeClaire แบ่งปันกรณีการใช้งานการสืบค้นเชิงความหมายสำหรับ Jev และ TypeSafe AI โดยระบุว่าผู้คนเพิ่งจะสัมผัสเพียงผิวเผิน
สร้างมาตรวัด BS แบบเรียลไทม์สำหรับการดีเบตทรัมป์กับคามาลาด้วย Jev
ผู้เขียนใช้ Jev วัด BS แบบเรียลไทม์ในทุกประโยคของการดีเบตทรัมป์กับคามาลา โดยถามคำถามใช่/ไม่ใช่ 5 ข้อต่อผู้สมัครแต่ละคน รวม 1,191 ครั้งที่เรียก Jev 1.18 ล้านโทเคน ความหน่วงมัธยฐาน 415 มิลลิวินาที และค่าใช้จ่ายรวม $0.0497
