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.
Zamień zapytania Jev na szybkie klasyfikatory
Pokazuje, jak zapisać wyniki Jev, uruchomić npx jimothy train, uzyskać model 15-45 MB, uruchomić go na serwerze lub w przeglądarce i wrócić do Jev.
You can automatically turn your Jev queries into tiny task-specific classifiers that run 10-20x faster! - Start with Jev, save the results - Run npx jimothy train - Get back a 15-45 MB model - Run on the server or in the browser - Fall back to Jev anytime - Repeat Demo:
· 185 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.
