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: Zmiana w sposobie budowania systemów AI
Tweet komentuje Jev jako warstwę decyzyjną i orkiestracyjną w systemach AI, sugerując, że może to sprawić, że aplikacje AI będą szybsze, tańsze i bardziej niezawodne.
Jev is an interesting shift in how AI systems get built. LLMs generate. Jev decides. Code acts. If this works at scale, AI apps could get faster, cheaper, and a lot more reliable. The orchestration layer might become just as important as the model itself. 👀
· 7 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.
