Jev로 코드베이스 분류기 구축
개발자가 Jev로 코드베이스 분류기를 구축하고 에이전트가 생성하는 과도하게 설계된 코드 문제를 해결할 수 있다고 언급하며 다음 테스트 대상을 묻습니다.
Codex와 Jev 통합으로 토큰 사용량 90% 감소
Codex와 Jev를 통합해 토큰 할당량 소비가 90% 줄었다고 공유하며, "게임 콘솔을 사야 할까?"를 Jev가 구매 상담으로 분류(확률 97%, 신뢰도 0.96)하는 예시를 보여준다.
After integrating Codex with Jev, my token quota consumption was reduced by 90%. I actually tested inputting a single sentence: "Should I buy a gaming console?" Jev quickly classifies it as "purchase consultation," with 97% probability and 0.96 confidence, then proceeds
· 1.1천 likesOpen on X
More like this
Jev, LLM-as-a-Judge를 20–200배 빠르고 40–400배 저렴하게 구현
Jev는 어떤 모델이 AGI인지 판단하는 데 사용되었으며, 20–200배 속도와 40–400배 저렴한 비용을 제공하여 LLM-as-a-judge를 매우 빠르고 거의 무료로 만듭니다.
TypeSafe Jev와 OpenCode로 앱 테스트
Filip이 TypeSafe Jev와 OpenCode를 사용한 앱 테스트 속도를 보여주는 작은 데모를 공유했습니다.
