Jev 法務デモ
Dan Sito(元大手法律事務所パートナー、現 @gen_legal_inc パートナー)が Jev のデモを4つ作成。83(b) のデモは高速化されていません。
THE JEV GUIDE · CURATED EDITION
TypeSafe Jevに関する発表、解説、デモ、コミュニティ事例をトピック別に整理しています。各項目からXの元投稿を確認できます。
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Dan Sito(元大手法律事務所パートナー、現 @gen_legal_inc パートナー)が Jev のデモを4つ作成。83(b) のデモは高速化されていません。
トルコのチームが新しい意思決定モデル群 Kılavuz を公開。最初のモデル Kılavuz-Hukuk(約20億パラメータ)は、初期テストでTypeSafe AIの法律特化JEVモデルをすべて上回ったとしています。 Link
HAQQは、TypeSafeのJevを法務AIスタックで0.20ドル未満のコストで実行したと発表し、法務AIの幻覚検出に関するブログリンクを添えています。 Link
CLERCクエリのサブセットで、ファインチューニングなしのLayaは2.5%でBM25(5%)やFastLate(10%)を下回り、Jevは30%、Lunaは22.5%、プロンプト調整でLunaは52.5–55%に達しました。
ユーザーがAI請求額が高い問題を解決する方法を共有し、JEVを高速・低コストで全てを読み取ると推薦。例として、法律事務所が金曜日までに5,000件の契約書をレビューできる。
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この投稿は、Jevモデルを使用してすべてのドキュメントから個人識別情報(PII)を削除するanon-mode機能を紹介しており、データコンプライアンスとプライバシー保護におけるJevの応用を示しています。
Geminiで著作権申し立てを読み、JEVでどちらのファイルが先に存在したかを確認し、タイムスタンプが一致するまで広告収入を動かさないという構想。
投稿は、法的ケース分類器がJev以前から存在したと指摘しつつ、Jevの知性を強調し、法的応用での価値を示唆している。
著者は、Jevの虚偽で危険な校正主張について企業が訴訟を起こす場合に備えて証拠を保存していると述べています。
JozefがLegalJevを発表。Jevを使い9秒未満で法的引用を検証し、AIが生成した偽の判例や誤った引用の検出を支援する。
著者はClawBank紛争でJevモデルをKleros陪審員としてテストし、実装の大半がJevが提供する24個の数値を組み合わせた通常の決定論的コードであることを発見した。
投稿者はhakaretolcer.comを制作し、Jev AIモデルでツイート文が侮辱と見なされるかを分析。攻撃的なツイートを投稿する前にリスクを避けられる。 Link
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