Membangun pengklasifikasi basis kode dengan Jev
Seorang pengembang membagikan pembuatan pengklasifikasi basis kode dengan Jev, menyarankan ini dapat mengatasi kode berlebihan dari agen, dan bertanya apa yang harus diuji selanjutnya.
Demo Jev dengan model on-device
Desert Ant Labs menampilkan demo singkat yang menggabungkan Jev dengan model on-device: Ear mendeteksi bahasa, Voz mentranskripsi, Redact menghapus PII, dan Jev membuat sekitar 20 keputusan dalam satu panggilan tanpa LLM di dalam loop.
Jev + on-device models = results in seconds with no LLM in the loop. Quick demo app to show the possibilities. Drop in an audio file: Ear detects the language, Voz transcribes it and Redact removes PII. Then @typesafeai's Jev makes about 20 decisions in one call in
· 3 likesOpen on X
More like this
Jev memungkinkan LLM-as-a-Judge 20–200x lebih cepat dan 40–400x lebih murah
Jev digunakan untuk memilih model mana yang AGI, menawarkan kecepatan 20–200x dan biaya 40–400x lebih murah, membuat LLM-as-a-judge sangat cepat dan hampir gratis.
Menguji aplikasi dengan TypeSafe Jev & OpenCode
Filip membagikan demo kecil yang menunjukkan cepatnya menguji aplikasi dengan TypeSafe Jev dan OpenCode.
