Awesome Jev: proyek awal dan use case
Daftar kurasi komunitas mengumpulkan proyek dan ide awal Jev untuk developer yang sudah punya akses API.
xmemory menguji Jev sebagai penilai ekstraksi
xmemory memperkenalkan pendekatannya dalam memilih model yang tepat untuk setiap langkah, serta berbagi hasil pengujian Jev dari TypeSafe sebagai penilai data yang diekstraksi: memulihkan 81% selisih akurasi sambil hanya mengirim 38% data (teks terpotong).
The right model for the right step. That’s how we build memory at xmemory – benchmarking for quality, cost, and latency. We tested @typesafeai's Jev as a judge of extracted data. It recovered 81% of the accuracy gap between a fast and a slow extractor while sending only 38% of
· 1 likesOpen on X
More like this
Melatih MLP di atas Qwen 4B untuk meniru perilaku Jev
Penulis membagikan proyek open source openjev yang melatih MLP pada qwen 4b agar bekerja seperti Jev, dengan tautan Hugging Face. Link
Mengganti penalaran pemanggilan alat agen dengan Jev
Penulis membagikan penggantian penalaran pemanggilan alat agen dengan Jev, menggunakan Fable, Astra, dan Opus; hasil awal menunjukkan penghematan drastis dengan hasil yang sangat mirip, dan menjanjikan video demo.
