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。
JevとDecisions APIの判定比較テスト
UHIYAMA氏はトークアバター開発において、意思決定部分をJevからDecisions APIに置き換えて検証し、判定差分を比較。差がなければ全面置き換えを検討。現在の意思決定コストは1時間あたり約0.2ドルで、配布クレジットで吸収できれば都合が良いと述べています。
とりあえずトークアバター開発の意思決定部分の検証フェーズをJevからDecisions APIに置き換えて、判定差分を計測してみます。 差がなければ全部置き換えても良いかもしれない。 現状は1時間の会話あたり$0.2くらいの意思決定コストだけど、これを配布クレジットで吸収できれば非常に都合が良い。
· 0 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。
