Creando un clasificador de código con Jev
Un desarrollador comparte la creación de un clasificador de código con Jev, sugiere que puede resolver código sobrediseñado por agentes y pregunta qué probar después.
LLM2Jev: convierte cualquier LLM en un modelo Jev local
LLM2Jev lleva el marco unificado Choice/Score/Noul de Jev a entornos locales con modelos causales de HuggingFace listos para usar, sin ajuste en la nube ni APIs comerciales.
💥Awesome! Instantly transform any LLM into a Jev model with a localized decision engine! LLM2Jev brings Jev's unified Choice / Score / Noul framework to your local setup: ready-made HuggingFace causal models, no cloud tuning, no buying commercial APIs. Key Highlights
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Jev se usó para elegir qué modelo es AGI, ofreciendo 20–200x más velocidad y 40–400x menos costo, lo que hace que LLM-as-a-judge sea extremadamente rápido y casi gratis.
Probando apps con TypeSafe Jev y OpenCode
Filip comparte una pequeña demo que muestra la rapidez al probar apps con TypeSafe Jev y OpenCode.
