Jev 분류 모델로 유효한 다음 토큰을 선택해 C++ 작성
TypeSafe의 Jev 결정/분류 모델을 사용해 각 단계에서 문법적으로 유효한 다음 토큰만 제시하고 C++ 코드를 생성한 실험.
TypeSafe Jev로 그래프 기반 UX 노드 분류 가속화
개발자가 TypeSafe Jev를 사용해 그래프 기반 UX의 노드 유형을 빠르게 분류하고, 지연이나 비용 증가 없이 유형별 애니메이션을 추가한 사례를 공유합니다.
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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Jev를 코드 리뷰에 활용
작성자는 코드 리뷰가 Jev를 사용하기에 매우 좋은 사례라고 생각한다.
Jev 기반 PR 트리아지 도구 Fascin
개발자가 Jev로 만든 PR 트리아지 도구 Fascin을 공유하며 긴급도, 변경 유형, 병합 준비도를 판단하고 실제 추론은 Jev가 담당한다고 설명한다.
