Jev로 코드베이스 분류기 구축
개발자가 Jev로 코드베이스 분류기를 구축하고 에이전트가 생성하는 과도하게 설계된 코드 문제를 해결할 수 있다고 언급하며 다음 테스트 대상을 묻습니다.
Jev와 온디바이스 모델 데모
Desert Ant Labs가 Jev와 온디바이스 모델을 결합한 데모를 공개했습니다. Ear가 언어를 감지하고 Voz가 전사하며 Redact가 PII를 제거하고, Jev가 한 번의 호출로 약 20개의 결정을 내려 LLM 없이 초 단위 결과를 제공합니다.
Jev + on-device models = results in seconds with no LLM in the loop. Quick demo app to show the possibilities. Drop in an audio file: Ear detects the language, Voz transcribes it and Redact removes PII. Then @typesafeai's Jev makes about 20 decisions in one call in
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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.
