pplx-decider v1.1 erreichte 643 von 669 bei klinischen Entscheidungstests und übertraf damit Jevs 628, bei 42 % geringeren Kosten pro Entscheidung und ähnlicher Geschwindigkeit. Die Gewichte sind herunterladbar und können im Krankenhaus ausgeführt werden.
an open model just beat Jev outright on clinical decisions 🔥 pplx-decider v1.1 got 643 of 669 right vs 628 for Jev, at 42% less per decision and about the same speed. and you can download the weights and run it inside the hospital. System One just went open
Während live klinischer Konsultationen liefert ein Ambient-Scribe regelmäßig Transkripte an Jev, der eine medizinische Ontologie durchläuft, um Symptome zu klassifizieren, die Differenzialdiagnose zu aktualisieren, Behandlungen vorzuschlagen und Warnsignale in Echtzeit zu erkennen.
Der Autor zeigt, wie man einen Patienten nur mit dem Jev-Modell von TypeSafe AI und etwas Code für Fragen an den richtigen Arzt überweist, und weist darauf hin, dass während des Gesprächs kein LLM verwendet wird.
Ein Entwickler teilt die Erstellung einer Kalorien-Tracking-App mit Jev und hebt die sofortige Erfahrung hervor.
