Jev로 코드베이스 분류기 구축
개발자가 Jev로 코드베이스 분류기를 구축하고 에이전트가 생성하는 과도하게 설계된 코드 문제를 해결할 수 있다고 언급하며 다음 테스트 대상을 묻습니다.
오픈소스 Jev 유사 모델, API 없이 노트북에서 실행
TypeSafe가 2년과 4천만 달러를 들여 의사결정 모델을 클라우드에 올린 반면, 한 신입생이 API·대기자 명단·출력 토큰 없이 노트북에서 실행되는 Jev 유사 모델을 오픈소스로 공개했다고 게시물은 전한다. 결정당 약 13ms, 약 1GB RAM, 초당 60회 결정, Snake 플레이.
TypeSafe Al spent 2 years in stealth and $40M to put a decision model in the cloud. 5 days later, a freshman open-sourced a Jev-like model that runs on a laptop. No API. No waitlist. No output tokens. ~13ms per decision. ~1GB RAM. 60 decisions a second. Playing Snake
· 0 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.
