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.
Java SDK и интеграция со Spring AI для TypeSafe Jev
Java SDK и интеграции со Spring AI для Jev от TypeSafe AI. Jev — не чат-модель: отправьте состояние и типизированные вопросы и получите числа с уровнем уверенности примерно за 300 мс, с советниками оценки, самоулучшения и guardrails, RAG-триажем, выбором инструментов и другим.
Java SDK + #SpringAI integrations for @typesafeai 's Jev. Not a chat model! Send it a state and typed questions, get numbers back with a confidence, in ~300 ms. Judge, self-refine + guardrail advisors, RAG triage, tool selection and more. https://spring.io/blog/2026/09/21/spring-ai-typesafe-structured-judgment…
· 11 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.
