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.
Превратите запросы Jev в быстрые классификаторы
Показывает, как сохранить результаты Jev, запустить npx jimothy train, получить модель 15-45 МБ, запустить её на сервере или в браузере и вернуться к Jev.
You can automatically turn your Jev queries into tiny task-specific classifiers that run 10-20x faster! - Start with Jev, save the results - Run npx jimothy train - Get back a 15-45 MB model - Run on the server or in the browser - Fall back to Jev anytime - Repeat Demo:
· 185 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.
