Creare un classificatore di codebase con Jev
Uno sviluppatore condivide la creazione di un classificatore di codebase con Jev, suggerendo che può risolvere codice sovraingegnerizzato dagli agenti, e chiede cosa testare dopo.
Il piccolo modello Jev regola dinamicamente lo sforzo di ragionamento in Codex e riduce la bolletta Astra
Somi condivide: il piccolo modello Jev lavora accanto a GPT-6 in Codex per regolare lo sforzo di ragionamento per passo, risparmiando il 50% sulla bolletta Astra nei test di vechen e mantenendo intatta la cache dei prompt.
50% off the Astra bill in vechen's tests, prompt caching intact. Jev, a tiny model, sits beside GPT-6 in Codex and dials reasoning effort per step. Stuck? Think harder. Routine? Don't. GPT-6 is a bad judge of when it's stuck, and I'd rather a cheap watcher own that knob.
· 0 likesOpen on X
More like this
Jev consente LLM-as-a-Judge a 20–200x più veloce e 40–400x meno costoso
Jev è stato usato per scegliere quale modello è AGI, offrendo 20–200x più velocità e 40–400x meno costo, rendendo LLM-as-a-judge estremamente veloce e quasi gratuito.
Testare app con TypeSafe Jev e OpenCode
Filip condivide una piccola demo che mostra la velocità di test delle app con TypeSafe Jev e OpenCode.
