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.
TypeLLM obsługuje natywne wyjścia liczbowe, wypełniając lukę modeli Jev
TypeLLM może bezpośrednio generować ograniczone liczby całkowite i zmiennoprzecinkowe, pozostając type-safe, co jest możliwością, której modele Jev od TypeSafe i podobne dostrojone modele nie mogą łatwo obsłużyć.
Something Jev from @typesafeai — and other similar fine-tuned Jev models — can’t easily support: native numerical outputs. TypeLLM can directly generate constrained integers and floats, while remaining type-safe.
· 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.
