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.
Demo do Jev com modelos no dispositivo
Desert Ant Labs mostra uma demo que combina Jev com modelos no dispositivo: Ear detecta o idioma, Voz transcreve, Redact remove PII e Jev toma cerca de 20 decisões em uma única chamada, sem LLM no loop.
Jev + on-device models = results in seconds with no LLM in the loop. Quick demo app to show the possibilities. Drop in an audio file: Ear detects the language, Voz transcribes it and Redact removes PII. Then @typesafeai's Jev makes about 20 decisions in one call in
· 3 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.
