Awesome Jev: wczesne projekty i zastosowania
Lista kuratorowana przez społeczność zbiera wczesne projekty i pomysły Jev dla deweloperów z dostępem do API.
xmemory testuje Jev jako oceniający ekstrakcję
xmemory dzieli się podejściem do wybierania odpowiedniego modelu dla każdego etapu i wynikami testów Jev od TypeSafe jako sędziego wyekstrahowanych danych: przywrócił 81% luki w dokładności, wysyłając tylko 38% danych (tekst ucięty).
The right model for the right step. That’s how we build memory at xmemory – benchmarking for quality, cost, and latency. We tested @typesafeai's Jev as a judge of extracted data. It recovered 81% of the accuracy gap between a fast and a slow extractor while sending only 38% of
· 1 likesOpen on X
More like this
Trenowanie MLP na Qwen 4B w celu odtworzenia zachowania Jev
Autor udostępnia projekt open source openjev, który trenuje MLP na qwen 4b, aby działał jak Jev, z linkiem do Hugging Face. Link
Zamiana rozumowania wywołań narzędzi agenta na Jev
Autor dzieli się zastąpieniem rozumowania wywołań narzędzi agenta przez Jev, używając Fable, Astra i Opus; wstępne wyniki pokazują drastyczne oszczędności przy bardzo zbliżonych rezultatach, zapowiedziano film demonstracyjny.
