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.
Modelo Jev da TypeSafe é integrado rapidamente por empresas de ferramentas de desenvolvimento
De acordo com a AI Matters, o modelo Jev da TypeSafe tem precisão (67,8%) menor que modelos top, mas responde em 0,4 segundos e custa uma fração (1/10 a 1/100). Ele gera a probabilidade de acerto em vez de frases. Quatro empresas, incluindo Vercel, integraram em três dias. Ainda não há validação externa.
정확도는 상위 모델보다 낮은데, 개발 도구 업체들이 앞다퉈 붙인 모델 Jev. · 버셀 등 4곳이 사흘 내 통합 · 문장 대신 답과 맞을 확률만 출력 · 응답 0.4초, 비용은 수십~수백 분의 1 · 정확도 67.8% 외부 검증 자료는 아직 없습니다. #TypeSafe #Jev 원문은 아래에 ↓
· 0 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.
