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.
Porównanie Jev i lokalnej wersji open source Laya w Snake
Post twierdzi, że Laya z 421 mln parametrów stawia na lokalne wnioskowanie, decyzje w milisekundach i brak zależności sieciowej, przewyższając Jev w teście Snake z 46 punktami, 86,5 operacji/s i medianą opóźnienia 15,3 ms wobec 1 punktu, 3,2 operacji/s i 298,1 ms Jev.
🚨 Jev 刚出火，就遇上了开源本地版 Laya超越他了 4.21 亿参数的 Laya，主打本地推理 + 毫秒级决策 + 无网络依赖。 同一场贪吃蛇实测： 🐍 Laya：46分｜86.5次/秒 ☁️ Jev：1分｜3.2次/秒 中位延迟更是： Laya 15.3ms vs Jev 298.1ms 三年研发 vs 三天开源爆发。
· 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.
