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.
LLM2Jev: Ubah LLM apa pun menjadi model Jev lokal
LLM2Jev membawa kerangka Choice/Score/Noul terpadu Jev ke lingkungan lokal dengan model kausal HuggingFace siap pakai, tanpa penyetelan cloud atau API komersial.
💥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
· 137 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.
