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.
Model mirip Jev open-source berjalan di laptop tanpa API
Postingan menyatakan TypeSafe menghabiskan dua tahun dan $40 juta untuk menempatkan model keputusan di cloud, sementara seorang mahasiswa baru merilis open-source model mirip Jev yang berjalan di laptop tanpa API, tanpa daftar tunggu, tanpa token keluaran, sekitar 13ms per keputusan, ~1GB RAM, 60 keputusan per detik, memainkan Snake.
TypeSafe Al spent 2 years in stealth and $40M to put a decision model in the cloud. 5 days later, a freshman open-sourced a Jev-like model that runs on a laptop. No API. No waitlist. No output tokens. ~13ms per decision. ~1GB RAM. 60 decisions a second. Playing Snake
· 0 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.
