Wikipedia bağlantı yarışı: binlerce seçenek arasından seçim
Model yüzlerce ya da binlerce bağlantı arasından sonraki adımı seçerek kısıtlı çıktılarla hızlı kararları gösterir. Gönderide 4:04 video var.
Katagami Sanat Stili Kütüphanesini Jev ile Dizinleyip MCP Etkileşimi Sağlama
Yazar, Katagami sanat stilleri ve tasarım dilleri kütüphanesinin tamamını Jev ile dizinleyerek insanların ve ajanların MCP üzerinden etkileşimli ve akıllı sorgular yapmasını sağladı; özellik analizi ve uygunluk puanlaması yaklaşık 1 saniyede gerçekleşiyor.
I used Jev to index the entire Katagami library of art styles and design languages, and make the experience for both humans and agents (via MCP) interactive and intelligent - you ask, Jev reads your ask into traits and scores candidates for fit (~1s). This was not possible with
· 4 likesOpen on X
More like this
Jev ve TypeSafe AI ile anlamsal sorgulama kullanım örneği
Nathan LeClaire, Jev ve TypeSafe AI için anlamsal sorgulama kullanım örneğini paylaşıyor ve insanların henüz yüzeyi kazıdığını belirtiyor.
Jev ile Trump vs Kamala tartışması için canlı BS ölçer oluşturma
Yazar, Trump vs Kamala tartışmasının her cümlesinde canlı BS ölçer çalıştırmak için Jev'i kullandı; her adaya 5 evet/hayır sorusu, toplam 1.191 Jev çağrısı, 1,18M token, 415 ms medyan gecikme ve 0,0497 $ toplam maliyet.
