Jev-Demos für Rechtsbereich
Dan Sito (ehemaliger Partner einer großen Kanzlei, jetzt Partner bei @gen_legal_inc) hat 4 Jev-Demos erstellt, darunter eine zu 83(b), die nicht beschleunigt wurde.
THE JEV GUIDE · CURATED EDITION
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Dan Sito (ehemaliger Partner einer großen Kanzlei, jetzt Partner bei @gen_legal_inc) hat 4 Jev-Demos erstellt, darunter eine zu 83(b), die nicht beschleunigt wurde.
Ein türkisches Team teilt Kılavuz, eine neue Familie von Entscheidungsmodellen. Das erste Modell, Kılavuz-Hukuk (~2 Mrd. Parameter), hat in ersten Tests offenbar das rechtsfokussierte JEV-Modell von TypeSafe AI in allen Tests übertroffen. Link
HAQQ gab bekannt, TypeSafes Jev für unter 0,20 $ über seinen Legal-AI-Stack ausgeführt zu haben, und verlinkte einen Blogbeitrag zur Halluzinationserkennung bei Legal-KI. Link
Auf einer Teilmenge von CLERC-Abfragen erzielte Laya ohne Feintuning 2,5 %, unter BM25 (5 %) und FastLate (10 %); Jev erreichte 30 %, Luna 22,5 %, und mit Prompt-Tuning erreicht Luna 52,5–55 %.
Der Benutzer teilt, wie man hohe KI-Rechnungen löst, und empfiehlt JEV, das schnell, günstig ist und alles liest, z.B. eine Anwaltskanzlei kann bis Freitag 5.000 Verträge prüfen.
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Der Beitrag beschreibt eine anon-mode-Funktion, die das Jev-Modell verwendet, um personenbezogene Daten (PII) aus allen Dokumenten zu entfernen, was die Anwendung von Jev in der Datenkonformität und im Datenschutz zeigt.
Der Autor schlägt vor, dass Gemini den Urheberrechtsanspruch liest, JEV prüft, welche Datei zuerst existierte, und YouTube die Werbeeinnahmen erst freigibt, wenn die Zeitstempel übereinstimmen.
Der Beitrag stellt fest, dass juristische Fallklassifikatoren bereits vor Jev existierten, betont aber Jevs Intelligenz, was auf einen Mehrwert in rechtlichen Anwendungen hindeutet.
Der Autor gibt an, Beweise aufzubewahren, falls ein Unternehmen Jev wegen falscher und gefährlicher Kalibrierungsaussagen verklagt.
Jozef stellt LegalJev vor: Jev prüft juristische Zitate in unter 9 Sekunden und hilft, KI-generierte falsche Rechtsprechung zu erkennen.
Der Autor testete das Jev-Modell als Kleros-Juror im ClawBank-Streitfall und stellte fest, dass der Großteil der Implementierung aus gewöhnlichem deterministischem Code besteht, der 24 von Jev gelieferte Zahlen kombiniert.
Der Autor hat hakaretolcer.com erstellt, das mit dem Jev-KI-Modell analysiert, ob ein Tweet-Text als Beleidigung gelten könnte, um Risiken vor aggressiven Tweets zu vermeiden. Link
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