Budowanie klasyfikatora bazy kodu z Jev
Deweloper dzieli się budową klasyfikatora bazy kodu z Jev, sugerując, że może rozwiązać problem przekombinowanego kodu od agentów, i pyta, co testować dalej.
Symulacja autonomicznej jazdy z OpenJev i Codiv
Deweloper tworzy symulację autonomicznej jazdy z OpenJev i Codiv, używając Jev do śledzenia decyzji; kod na Apache-2.0 i dostępne darmowe hostowane API.
Implemented with #Openjev using #Codiv for Autonomous Self Driving Simulation. Based on https://typesafe.ai #Jev Track the decisions Code (Apache-2.0): https://github.com/razorback16/openjev… Free hosted API: https://codiv.ai
· 0 likesOpen on X
More like this
Jev umożliwia LLM-as-a-Judge 20–200x szybciej i 40–400x taniej
Jev został użyty do wyboru, który model jest AGI, oferując 20–200x większą szybkość i 40–400x niższy koszt, czyniąc LLM-as-a-judge niezwykle szybkim i niemal darmowym.
Testowanie aplikacji z TypeSafe Jev i OpenCode
Filip dzieli się małym demo pokazującym szybkość testowania aplikacji z TypeSafe Jev i OpenCode.
