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.
Jev-artige Entscheidungsmodelle auf Databricks ausführen
Erfahren Sie, wie Sie Open-Weight-Modelle wie SemIf-OpenJev mit Databricks AI Runtime und Model Serving auf serverlosen GPUs ausführen und sie direkt aus SQL- oder Lakeflow-Jobs mit ai_query aufrufen, um strukturierte Ergebnisse zu erhalten.
Here's how to run Jev-style decision models directly on governed data with Databricks 👇 Serve open-weight models like SemIf-OpenJev on serverless GPUs with AI Runtime + Model Serving, then call them directly from SQL or Lakeflow jobs using ai_query to return structured
· 20 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.
