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.
Compromessi MLOps: Jev vs LLM in produzione
Un professionista MLOps condivide compromessi di produzione: latenza in millisecondi di Jev vs secondi di LLM, schemi enum e probabilità vs parsing JSON, differenze di progettazione sull'allucinazione dei tipi e forma dei costi.
Production tradeoffs I care about as MLOps: • Latency: Jev ms-class vs LLM multi-second (p95 kills UX + agent loops) • Schema: enums + probs vs “parse the JSON and pray” • Hallucination on types: Jev can’t emit an invalid choice by design; LLMs still can • Cost shape: Jev
· 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.
