Een codebase-classificator bouwen met Jev
Een ontwikkelaar deelt het bouwen van een codebase-classificator met Jev, suggereert dat dit overgeëngineerde code van agents kan oplossen, en vraagt wat er nu getest moet worden.
MLOps-afwegingen: Jev vs LLM in productie
Een MLOps-practicus deelt productie-afwegingen: Jev's milliseconde latentie vs LLM's meerdere seconden, enum- en waarschijnlijkheidsschema's vs JSON parsen, ontwerpverschillen bij type-hallucinatie en kostenstructuur.
Production tradeoffs I care about as MLOps: • Latency: Jev ms-class vs LLM multi-second (p95 kills UX + agent loops) • Schema: enums + probs vs “parse the JSON and pray” • Hallucination on types: Jev can’t emit an invalid choice by design; LLMs still can • Cost shape: Jev
· 0 likesOpen on X
More like this
Jev maakt LLM-as-a-Judge 20–200x sneller en 40–400x goedkoper
Jev werd gebruikt om te bepalen welk model AGI is, met 20–200x snelheid en 40–400x lagere kosten, waardoor LLM-as-a-judge extreem snel en bijna gratis wordt.
Apps testen met TypeSafe Jev & OpenCode
Filip deelt een kleine demo die laat zien hoe snel apps testen met TypeSafe Jev en OpenCode kan zijn.
