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.
Комбинация TypeGPU + ruNNtime + Jev обеспечивает локальный вывод и рендеринг в реальном времени
Разработчик делится опытом комбинирования TypeGPU, ruNNtime и Jev: ruNNtime обеспечивает эффективный локальный вывод, а TypeGPU позволяет выводу и рендерингу напрямую совместно использовать ресурсы GPU без копирования, выполняя три вывода нейросети плюс рендеринг в реальном времени.
TypeGPU + ruNNtime + Jev @typesafeai is a very fun combo :D ruNNtime gives me efficient local inference, TypeGPU lets inference and rendering share GPU resources directly with zero copy. That’s 3 separate NN inferences plus rendering, all happening in realtime Since we control
· 699 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.
