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-GPT vs probabilistyczne LLM: rozumowanie o migracjach baz danych
Autor używa Jev-GPT (napędzanego deterministycznym silnikiem rozumowania TypeSafe AI) do analizy podejść migracji dual-write i tabel cieni z triggerami, porównując z ryzykiem awarii probabilistycznych LLM.
Probabilistic LLMs fail on 1TB zero-downtime DB migrations. One hallucinated lock kills production. Posed dual-write vs trigger shadow tables to Jev-GPT (powered by @typesafeai deterministic reasoning engine). Clean trade-offs. Test it: https://jev-gpt.vercel.app #SystemDesign
· 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.
