Jev için ek labirent testleri
@karminski3'ün test çerçevesine dayanarak yazar, Jev'in labirent problemindeki birden fazla sonucunu ekliyor ve bunları rastgele yürüyüş ve profesyonel labirent algoritmalarıyla karşılaştırıyor.
THE JEV GUIDE · CURATED EDITION
TypeSafe Jev etrafındaki lansman haberleri, açıklamalar, demolar ve topluluk projeleri konuya göre düzenlenir. Her kayıt X kaynağına geri bağlanır.
Seçilmiş liste · Kapsamlı değil · Elle güncellenir
01 / EXPLORE
0 means awaiting a verified post
@karminski3'ün test çerçevesine dayanarak yazar, Jev'in labirent problemindeki birden fazla sonucunu ekliyor ve bunları rastgele yürüyüş ve profesyonel labirent algoritmalarıyla karşılaştırıyor.
Yazar, Skills IL'de TypeSafe'in yeni modeli Jev'i kullanarak SMS, WhatsApp veya e-posta yoluyla alınan banka oltalama mesajlarını tespit eden bir araç geliştirdi. Kullanıcılar şüpheli bir mesajı doğrudan yapıştırıp doğrulayabilir.
Birisi Jev ile ilgili her şeyi kapsayan, beceriler, depolar, X/Reddit gönderileri, kaynaklar, siteler ve daha fazlasını içeren ve kullanım senaryosuna göre filtrelenebilen dev bir dizin oluşturdu.
Yazar, Jev'in dönüş değerlerinin basitçe doğru kabul edilmemesini, bunun yerine confidence'a odaklanılmasını öneriyor. Choice türleri için yanlış kararı önlemek üzere cannot_tell seçeneği eklenmelidir.
Yazar, Jev'in AI tarafından üretilen içerik tespiti için uygun olmadığını, tüm AI dedektörlerinin aynı olduğunu ve doğruluk %90'ı geçmedikçe anlamsız olduğunu düşünüyor ve başka bir API öneriyor. Link
Yazar, Jev'e sudoku çözdürmeyi denedi, promptun zor olduğunu ancak hızın iyi olduğunu ve LLM'lerin sudokuda zorlandığının söylendiğini belirtti.
Yazar, Jev 1.13'ün bazı görevlerde büyük dil modellerinin yerini alabileceğini söylüyor.
Rajeshsam, AI ivmesinin System 1 sınıflandırıcıları (ör. Jev) ile geleneksel veri bilimine geri dönmüş gibi göründüğünü belirtiyor. Modelin kontrol akışını tahmin etmesine izin vermektense, yazılmış yapılandırılmış yanıtlar ve Python'da hook'lar aracılığıyla deterministik akıl yürütmenin daha iyi olduğunu savunuyor; belirsizliği alım sınırında bırakın.
Topluluk yeniden çalıştırmasında Jev ve GPT-5.4 istatistiksel olarak ayırt edilemiyor (3,3 puan fark) ve Jev'in maliyeti yaklaşık ellide biri. Link
Geliştirici Tal Saiag bir Jev deseni paylaşıyor: her çağrı, yalnızca bir sonraki Jev çağrısı için küçük bir durum bırakıyor ve buna 'Jev carry state' diyor.
Bir kullanıcı Jev ile yaptığı deneyimden öğrendiklerini paylaşıyor: eski GPT-4 seviyesi modeller gibi açık istemler gerektiriyor, çok ucuz ve yaklaşık 8 saat Astra ile ayarladı.
Wildan, Claude'un TypeSafe AI'nin Jev'ini kullanma zamanının geldiğini tweetledi.