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.
Видео Jev ссылается на графики задержки и стоимости
VertrAI сообщает, что сослалась на графики задержки и стоимости в своём видео о Jev, отметив, что результат маршрутизации 154 мс против 860 мс ограничен 200 синтетическими случаями классификации.
154ms vs 860ms is a useful routing result, scoped to these 200 synthetic classification cases—not a blanket ChatGPT comparison. We credited your latency and cost charts in our Jev video, alongside the game/browser demos:
· 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.
