แข่งลิงก์ Wikipedia: เลือกจากตัวเลือกนับพัน
โมเดลเลือกขั้นตอนถัดไปจากลิงก์หลายร้อยถึงหลายพันรายการ แสดงการตัดสินใจเร็วด้วยเอาต์พุตที่มีข้อจำกัด โพสต์มีวิดีโอ 4:04
JEV ปรับปรุงการดึงข้อมูลระบบหน่วยความจำ
หลังจากเพิ่ม JEV เข้าในระบบหน่วยความจำที่สร้างเอง โหมดฐานความรู้แบบไม่ดั้งเดิมสามารถดึงข้อมูลได้ดีขึ้นมากกว่า 10% และไม่มีคำถามใดแย่ลง
I added JEV to a memory system I built. On the non-traditional knowledge-base mode, retrieval improved by more than 10%. Not one question got worse.
· 0 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
