Einen Codebase-Klassifikator mit Jev erstellen
Ein Entwickler teilt den Bau eines Codebase-Klassifikators mit Jev, der überentwickelten Code von Agenten lösen könnte, und fragt, was als Nächstes getestet werden soll.
Kleines Jev-Modell passt den Reasoning-Aufwand in Codex dynamisch an und senkt die Astra-Rechnung
Somi teilt mit: Das kleine Jev-Modell arbeitet in Codex neben GPT-6 und passt den Reasoning-Aufwand pro Schritt an. In vechens Tests spart es 50 % der Astra-Rechnung bei intaktem Prompt-Caching.
50% off the Astra bill in vechen's tests, prompt caching intact. Jev, a tiny model, sits beside GPT-6 in Codex and dials reasoning effort per step. Stuck? Think harder. Routine? Don't. GPT-6 is a bad judge of when it's stuck, and I'd rather a cheap watcher own that knob.
· 0 likesOpen on X
More like this
Jev ermöglicht LLM-as-a-Judge mit 20–200x Geschwindigkeit und 40–400x geringeren Kosten
Jev wurde verwendet, um zu bestimmen, welches Modell AGI ist, und bietet 20–200x Geschwindigkeit und 40–400x geringere Kosten, wodurch LLM-as-a-Judge extrem schnell und nahezu kostenlos wird.
Apps testen mit TypeSafe Jev & OpenCode
Filip teilt eine kleine Demo, die zeigt, wie schnell App-Tests mit TypeSafe Jev und OpenCode sein können.
