بناء مصنف قاعدة كود باستخدام Jev
يشارك مطور بناء مصنف قاعدة كود باستخدام Jev، ويقترح أنه قد يحل مشكلة الكود المفرط الهندسة من الوكلاء، ويسأل عما يجب اختباره بعد ذلك.
Jev مقابل LLMs: استدعاءات دالة ذكاء اصطناعي آمنة الأنواع
يقدم Jev نفسه كاستدعاء دالة ذكاء اصطناعي متقدم، مع قرارات منظمة أسرع من 40 إلى 200 مرة، ومخرجات آمنة الأنواع، وتكلفة أقل مقارنة بـ LLMs، مما يمثل تحولًا كبيرًا للذكاء الاصطناعي داخل البرمجيات.
Jev vs LLMs → 40x-200x faster for structured decisions → Type-safe outputs — zero hallucination by design → A fraction of typical LLM cost Not a chatbot. A frontier intelligence function call: state in, typed decisions out. Big shift for AI inside software. #AI #TypeSafeAI
· 1 likesOpen on X
More like this
Jev يتيح LLM-as-a-Judge بسرعة 20–200 ضعف وتكلفة أقل 40–400 ضعف
تم استخدام Jev لاختيار النموذج الذي يمثل AGI، مع سرعة 20–200 ضعف وتكلفة أقل 40–400 ضعف، مما يجعل LLM-as-a-judge سريعًا للغاية وشبه مجاني.
اختبار التطبيقات باستخدام TypeSafe Jev وOpenCode
يشارك Filip عرضًا صغيرًا يوضح سرعة اختبار التطبيقات باستخدام TypeSafe Jev وOpenCode.
