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.
LLM2Jev: trasforma qualsiasi LLM in un modello Jev locale
LLM2Jev porta il framework unificato Choice/Score/Noul di Jev in locale con modelli causali HuggingFace pronti all'uso, senza tuning cloud o API commerciali.
💥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
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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.
