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 Jev dari TypeSafe cepat diintegrasikan oleh perusahaan alat pengembangan
Menurut AI Matters, model Jev dari TypeSafe akurasinya (67,8%) lebih rendah daripada model top, tetapi merespons dalam 0,4 detik dan biayanya hanya sebagian kecil (1/10 hingga 1/100). Ia mengeluarkan probabilitas jawaban benar, bukan kalimat. Empat perusahaan termasuk Vercel mengintegrasikan dalam tiga hari. Validasi eksternal belum ada.
정확도는 상위 모델보다 낮은데, 개발 도구 업체들이 앞다퉈 붙인 모델 Jev. · 버셀 등 4곳이 사흘 내 통합 · 문장 대신 답과 맞을 확률만 출력 · 응답 0.4초, 비용은 수십~수백 분의 1 · 정확도 67.8% 외부 검증 자료는 아직 없습니다. #TypeSafe #Jev 원문은 아래에 ↓
· 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.
