Перегони посилань Wikipedia: вибір серед тисяч варіантів
Модель обирає наступний крок із сотень або тисяч посилань, демонструючи швидкі рішення з обмеженим виводом. У пості є відео 4:04.
Проєкт пошуку FyleContext на TypeSafe Jev
Прочитавши документацію TypeSafe щодо Jev, автор створив FyleContext: ембедінги знаходять кандидатів, а Jev вирішує, які з них побачить ШІ-клієнт.
Read TypeSafe's docs on Jev for search and retrieval, then built a project from it. FyleContext: embeddings find candidates, Jev decides which ones the AI client actually sees. https://fylecontext.vercel.app/jev #typesafeai #jev
· 2 likesOpen on X
More like this
Приклад семантичного запиту з Jev і TypeSafe AI
Нейтан ЛеКлер ділиться прикладом семантичного запиту для Jev і TypeSafe AI, зазначаючи, що можливості лише починають розкриватися.
Створення live-детектора BS для дебатів Трампа та Гарріс за допомогою Jev
Автор використав Jev для запуску live-детектора BS на кожному реченні дебатів Трампа та Гарріс, по 5 питань так/ні кожному кандидату, загалом 1 191 виклик Jev, 1,18 млн токенів, медіанна затримка 415 мс і загальна вартість $0,0497.
