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.
Java SDK i integracja ze Spring AI dla TypeSafe Jev
Java SDK i integracje ze Spring AI dla Jev od TypeSafe AI. Jev nie jest modelem czatu: wyślij stan i typowane pytania, a otrzymasz liczby z poziomem ufności w około 300 ms, wraz z doradcami oceny, samodoskonalenia i guardrail, triażem RAG, wyborem narzędzi i nie tylko.
Java SDK + #SpringAI integrations for @typesafeai 's Jev. Not a chat model! Send it a state and typed questions, get numbers back with a confidence, in ~300 ms. Judge, self-refine + guardrail advisors, RAG triage, tool selection and more. https://spring.io/blog/2026/09/21/spring-ai-typesafe-structured-judgment…
· 11 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.
