Awesome Jev: 초기 프로젝트와 사용 사례
커뮤니티가 초기 Jev 프로젝트와 아이디어를 모아 API 접근 권한이 있는 개발자가 실험 방향을 찾도록 돕습니다.
xmemory, Jev를 추출 데이터 판정 도구로 테스트
xmemory는 각 단계에 적합한 모델을 고르는 방식과 함께 TypeSafe의 Jev를 추출 데이터 판정자로 테스트한 결과를 공유합니다. 정확도 격차의 81%를 회복했고 데이터 전송은 38%만 발생했습니다(원문 잘림).
The right model for the right step. That’s how we build memory at xmemory – benchmarking for quality, cost, and latency. We tested @typesafeai's Jev as a judge of extracted data. It recovered 81% of the accuracy gap between a fast and a slow extractor while sending only 38% of
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Qwen 4B에 MLP를 훈련해 Jev 동작 재현
작성자는 qwen 4b에 MLP를 훈련해 Jev처럼 작동하는 오픈소스 프로젝트 openjev를 Hugging Face 링크와 함께 공유했다. Link
에이전트의 도구 호출 추론을 Jev로 교체
에이전트의 도구 호출 추론을 Jev로 교체한 사례를 공유합니다. Fable, Astra, Opus를 사용했으며, 거의 동일한 결과로 큰 비용 절감을 보였다고 전하며 데모 영상을 예고합니다.
