Cuộc đua liên kết Wikipedia: chọn giữa hàng nghìn lựa chọn
Mô hình chọn bước tiếp theo từ hàng trăm hoặc hàng nghìn liên kết, cho thấy quyết định nhanh với đầu ra bị ràng buộc. Bài đăng có video 4:04.
Lập chỉ mục thư viện phong cách nghệ thuật Katagami bằng Jev cho tương tác MCP
Tác giả đã dùng Jev để lập chỉ mục toàn bộ thư viện phong cách nghệ thuật và ngôn ngữ thiết kế Katagami, cho phép con người và tác nhân truy vấn tương tác, thông minh qua MCP, với phân tích đặc điểm và chấm điểm phù hợp trong khoảng 1 giây.
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
Trường hợp sử dụng truy vấn ngữ nghĩa với Jev và TypeSafe AI
Nathan LeClaire chia sẻ trường hợp sử dụng truy vấn ngữ nghĩa cho Jev và TypeSafe AI, lưu ý mọi người mới chỉ chạm đến bề mặt.
Xây dựng thước đo BS trực tiếp cho cuộc tranh luận Trump vs Kamala bằng Jev
Tác giả đã dùng Jev để chạy thước đo BS trực tiếp trên từng câu trong cuộc tranh luận Trump vs Kamala, với 5 câu hỏi có/không cho mỗi ứng viên, tổng cộng 1.191 lệnh gọi Jev, 1,18 triệu token, độ trễ trung vị 415 ms và tổng chi phí $0,0497.
