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.
Dynamiczna regulacja wysiłku rozumowania GPT-6 za pomocą Jev obniża koszty Astra o 50%
Ktoś użył Jev do dostosowania wysiłku rozumowania GPT-6 w trakcie zadania w Codex: więcej myślenia przy zablokowaniu, mniej dla rutynowych kroków, obniżając koszty Astra o 50% bez psucia pamięci podręcznej promptów.
Someone used Jev to adjust GPT-6's reasoning effort inside Codex mid-task, more thinking when stuck and less for routine steps, cutting Astra costs by 50% without breaking prompt caching.
· 35 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.
