แข่งลิงก์ Wikipedia: เลือกจากตัวเลือกนับพัน
โมเดลเลือกขั้นตอนถัดไปจากลิงก์หลายร้อยถึงหลายพันรายการ แสดงการตัดสินใจเร็วด้วยเอาต์พุตที่มีข้อจำกัด โพสต์มีวิดีโอ 4:04
JEV อาจปฏิรูประบบแนะนำและการค้นหา
อดีตวิศวกร ML ของ TikTok เชื่อว่า JEV อาจปฏิรูประบบแนะนำและการค้นหาสมัยใหม่ โดยใช้ JEV ร่วมกับ Perfectly พวกเขาวิเคราะห์นักวิจัย ECCV 2026 จำนวน 500 คนจากเอกสารผลงาน และเทียบเท่าประสิทธิภาพของโมเดลหนึ่งของ Claude
A former TikTok ML engineer believes JEV could reshape how modern recommendation and search systems work. Using JEV together with Perfectly, they analyzed 500 ECCV 2026 researchers through their papers, matching the performance of one of Claude's models in the process.
· 13 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
