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.
Недорогие спекулятивные вызовы Jev оптимизируют определение реплик в голосовом ИИ
Сэм Гутентаг делится: Flux сообщает о возможном завершении реплики до полной уверенности; Jev достаточно дешёв для спекулятивных вызовов, в отличие от LLM, требующих определённости.
Again with the room quiet, so you can see the part that makes it work. Flux tells me a turn is probably ending before it's sure. With an LLM you'd wait for certainty, because a discarded call still costs you. Jev is cheap enough to spend on a maybe.
· 0 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.
