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.
Budowa potoku produkcyjnego z Jev jako podstawą
Deweloper dzieli się połączeniem Jev od TypeSafe z Hermes i subskrypcjami OAuth w celu budowy potoku produkcyjnego, twierdząc, że Jev jako podstawa czyni ewaluacje i walidacje bardzo tanimi i wydajnymi.
GENJI … @typesafeai Jev plus … @NousResearch Hermes plus … OAuth subs to @OpenAI @AnthropicAI and @SpaceXAI Cooking up a production pipeline. Building with Jev as the backbone will make evals and validations SO cheap and efficient the whole system can run on them.
· 1 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.
