Pisanie C++ z Jev przez wybór poprawnych tokenów
Autor eksperymentował z modelem decyzyjnym/klasyfikacyjnym Jev od TypeSafe dla C++: na każdym kroku podawano tylko poprawne tokeny.
Jev w benchmarku programowania maszyn stanowych
Dorian Smiley udostępnia benchmark: Gemini Flash Lite 3.1 osiąga 75,6% ogółem, Jev 72,2% ogółem, 100% w zadaniach kanonicznych i jest około 6× szybszy; błędy dotyczą głównie nowych kompozycji.
New state machine programming benchmark: Gemini Flash Lite 3.1: 75.6% overall, 66.7% generalization. Jev: 72.2% overall, 61.4% generalization, but 100% on canonical tasks and ~6× faster. Jev’s misses are concentrated in specific novel compositions, not broad task failure. It is
· 1 likesOpen on X
More like this
Wykorzystanie Jev do przeglądu kodu
Autor uważa, że przegląd kodu to bardzo dobry przypadek użycia Jev.
Fascin: narzędzie do triage PR oparte na Jev
Deweloper dzieli się Fascin, narzędziem do triage PR zbudowanym z Jev, które ocenia pilność, typ zmiany i gotowość do scalenia, zaznaczając, że Jev wykonuje właściwe wnioskowanie.
