Jevの分類モデルで有効な次トークンを選びC++を書く
TypeSafeのJev決定/分類モデルを使い、各ステップで文法的に有効な次トークンだけを提示してC++コードを生成する実験。
Jevによるセマンティックテストランキングの実験
Ronald te Brake氏がJevを用いたセマンティックテストランキングの実験を共有：+1,394/-39の差分で852テストファイルを評価し、17のみを実行、Jev入力コスト約$0.41、テストを98%削減。
Experimenting with Jev for semantic test ranking in our test impact analysis. One diff of +1,394 / -39: 852 test files assessed 17 selected to run ~$0.41 Jev input cost That's 98% fewer proposed tests. I manually checked the selection, and these were the tests I would have
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