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.
Ранжування місць Нью-Йорка з Jev на основі історії Google Maps
Автор створив експеримент Karpo з Jev, який навчається на історії Google Maps і ранжує 1 253 місця Нью-Йорка за особистими вподобаннями.
I gave Jev 1,253 NYC places and one job: figure out which ones you’d actually love 👀 Made a little Karpo experiment that learns from your Google Maps history, then ranks the entire Google Maps list based on your taste. Jev from @typesafeai is kind of perfect for this:
· 5 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.
