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.
Użycie Jev do generowania danych nauczyciela i trenowania LightGBM w celu 300-krotnego przyspieszenia
Autor próbował grać w Mario z Jev, ale poniósł porażkę z powodu opóźnień z Japonii; wygenerował dane nauczyciela za pomocą Jev, wytrenował LightGBM i zastąpił go, osiągając ponad 300-krotne przyspieszenie względem Jev i przechodząc grę.
I tried playing Mario with Jev, but due to latency issues from Japan, no matter how many times I attempted it, I couldn't succeed. However, by creating teacher data with Jev, training LightGBM on it, and replacing it, I was able to speed it up by over 300 times from Jev and clear
· 128 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.
