Jevでコードベース分類器を構築
開発者がJevでコードベース分類器を構築し、エージェントが生成する過剰設計なコードの解決策になり得ると述べ、次のテスト対象を尋ねている。
DiffusionGemma-JevモデルのCloud Runデプロイスクリプト
このスクリプトはDiffusionGemma-JevモデルをCloud Run向けにパッケージ化し、RTX PRO 6000 1枚で47.5秒のコールドスタートを実現、TypeSafe AI互換APIと3つのブラウザミニゲームを提供します。
把 DiffusionGemma-Jev 模型打包成一份 Cloud Run 部署脚本，让单张 RTX PRO 6000 在冷启动 47.5 秒内跑起 TypeSafe AI 兼容接口和三个浏览器小游戏。 https://github.com/taeold/djev-run
· 4 likesOpen on X
More like this
JevがLLM-as-a-Judgeを20～200倍高速・40～400倍低コストで実現
JevはどのモデルがAGIかを判断するために使われ、20～200倍の速度と40～400倍の低コストを実現し、LLM-as-a-judgeを極めて高速かつほぼ無料にします。
TypeSafe JevとOpenCodeでアプリをテスト
FilipがTypeSafe JevとOpenCodeを使ったアプリテストの速さを示す小さなデモを共有。
