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.
Colibrì представляет режим Brio, вдохновлённый Jev: прогнозирование вероятностей замкнутого множества
Режим Brio в Colibrì, вдохновлённый Jev от TypeSafe, принимает контекст и закрытый список ответов, возвращая вероятности и энтропию для каждого варианта без генерации токенов. Работает на 9 семействах открытых моделей на вашем собственном оборудовании.
Brio mode in Colibrì Give it context + a closed list of answers. It returns the probability of each choice + entropy (how unsure it is). Zero generated tokens. Inspired by TypeSafe’s Jev — but on 9 open model families, running on your hardware.
· 1 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.
