Создание классификатора кодовой базы с помощью Jev
Разработчик делится созданием классификатора кодовой базы с помощью Jev, предполагая, что это может решить проблему переусложнённого кода от агентов, и спрашивает, что тестировать дальше.
Интеграция Codex с Jev снижает расход токенов на 90%
Пользователь делится, что интеграция Codex с Jev снизила расход токенов на 90%, и демонстрирует, как Jev классифицирует «Стоит ли покупать игровую консоль?» как консультацию по покупке с вероятностью 97% и уверенностью 0,96.
After integrating Codex with Jev, my token quota consumption was reduced by 90%. I actually tested inputting a single sentence: "Should I buy a gaming console?" Jev quickly classifies it as "purchase consultation," with 97% probability and 0.96 confidence, then proceeds
· 1,1 тыс. likesOpen on X
More like this
Jev обеспечивает LLM-as-a-Judge в 20–200 раз быстрее и в 40–400 раз дешевле
Jev использовался для выбора модели AGI, обеспечивая в 20–200 раз большую скорость и в 40–400 раз меньшую стоимость, делая LLM-as-a-judge чрезвычайно быстрым и почти бесплатным.
Тестирование приложений с TypeSafe Jev и OpenCode
Filip делится небольшим демо, показывающим скорость тестирования приложений с TypeSafe Jev и OpenCode.
