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.
Маленькая модель Jev динамически регулирует усилие рассуждения в Codex и снижает счёт Astra
Somi делится: маленькая модель Jev работает рядом с GPT-6 в Codex, регулируя усилие рассуждения на каждом шаге, что в тестах vechen экономит 50% счёта Astra при сохранённом кэше промптов.
50% off the Astra bill in vechen's tests, prompt caching intact. Jev, a tiny model, sits beside GPT-6 in Codex and dials reasoning effort per step. Stuck? Think harder. Routine? Don't. GPT-6 is a bad judge of when it's stuck, and I'd rather a cheap watcher own that knob.
· 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.
