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.
حوّل استعلامات Jev إلى مصنفات سريعة
يوضح كيفية حفظ نتائج Jev وتشغيل npx jimothy train والحصول على نموذج 15-45 ميجابايت وتشغيله على الخادم أو المتصفح والعودة إلى Jev.
You can automatically turn your Jev queries into tiny task-specific classifiers that run 10-20x faster! - Start with Jev, save the results - Run npx jimothy train - Get back a 15-45 MB model - Run on the server or in the browser - Fall back to Jev anytime - Repeat Demo:
· 185 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.
