Criando um classificador de código com Jev
Um desenvolvedor compartilha a criação de um classificador de código com Jev, sugerindo que pode resolver código superengenheirado por agentes, e pergunta o que testar a seguir.
Jev vs LLMs: chamadas de função de IA type-safe
Jev é posicionado como uma chamada de função de inteligência de fronteira, oferecendo decisões estruturadas 40-200x mais rápidas, saídas type-safe e custos menores em comparação com LLMs, uma grande mudança para IA em software.
Jev vs LLMs → 40x-200x faster for structured decisions → Type-safe outputs — zero hallucination by design → A fraction of typical LLM cost Not a chatbot. A frontier intelligence function call: state in, typed decisions out. Big shift for AI inside software. #AI #TypeSafeAI
· 1 likesOpen on X
More like this
Jev permite LLM-as-a-Judge com 20–200x mais velocidade e 40–400x menos custo
Jev foi usado para escolher qual modelo é AGI, oferecendo 20–200x mais velocidade e 40–400x menos custo, tornando o LLM-as-a-judge extremamente rápido e quase gratuito.
Testando apps com TypeSafe Jev e OpenCode
Filip compartilha uma pequena demo mostrando a rapidez de testar apps com TypeSafe Jev e OpenCode.
