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.
Modele lokalne vs Jev: eksperyment porównania dokładności
Autor uruchomił 8 lokalnych modeli na Macu przy użyciu tych samych pytań JevBench. Model 4B dorównał Jev na krótkich tekstach, ale w przypadku złożonych wszystkie były 17+ punktów w tyle.
New article: how accurate are local models vs Jev, a cloud System One classifier? I ran 8 on a Mac, same JevBench questions. A 4B model matched Jev on short texts. On complex ones, all were 17+ points behind. https://rockyshikoku.medium.com/jev-style-text-classification-system-one-run-locally-how-accurate-can-it-get-57f30ed3594a… Video: minicpm5-2b classifying messages.
· 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.
