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.
Jev 1.13.0 Benchmark: Prawie jak Winnow-12B
Porównanie Benchmark Heaven pokazuje, że Jev 1.13.0 jest prawie na poziomie Winnow-12B Q8 pod względem publicznej dokładności i kosztów, a Jev prowadzi w kalibracji i wyniku.
Winnow-12B Q8 (#4) and Jev 1.13.0 (#1) are nearly level on public accuracy, 85.7% vs 86.6%, and on Cost, 52.9 vs 52.0. The gap is confidence. Calibration 64.8 vs 76.3; sealed set 33.1% vs 36.7%. Score 55.58 vs 63.29. https://benchmarkheaven.com/jev-models/v1.4.1?compare=jev-1.13.0,winnow-12b…
· 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.
