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.
Deweloper testuje TypeSafe Jev i dzieli się eksperymentem z predykcyjnym launcherem
Nader dabit mówi, że testuje Jev od TypeSafe AI, nazywa go niesamowitym, wskazuje na wiele natychmiastowych zastosowań i nowych aplikacji, i dzieli się pierwszym eksperymentem: oracle naciśnięć klawiszy/predykcyjny launcher, który rankinguje według aliasów i dopasowania rozmytego.
Also have been playing with @typesafeai Jev, insane! So many immediate use cases and new apps are possible. What a time to be a builder! Sharing some experiments here starting with: Keystroke oracle / predictive launcher: Your launcher ranks by aliases, fuzzy match, and
· 2,4 tys. 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.
