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。
TypeSafe Jevでグラフ型UXのノード分類を高速化
開発者がTypeSafe Jevを使い、グラフ型UXのノードタイプを高速分類し、遅延やコストを増やさずにタイプ別アニメーションを追加した事例を共有。
Thanks to @typesafeai’s jev, I gave my graph-based UX a real facelift. It classifies which type of node to spawn faster than any model I’ve used before. That let me add gorgeous per-type animations without increasing latency or cost. Now I want to go back to the rest of my old
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