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.
TypeSafe Jev превосходит Qwen3-Reranker в тесте реранжирования кода
Jev от TypeSafe возвращает типизированные оценки и был протестирован как реранкер кода на 100 реальных GitHub issue, достигнув 71,4% Recall@5 против 63,4% у плотного поиска с Qwen3-Reranker-4B, при почти той же медианной задержке (4,6 с).
TypeSafe's Jev returns typed scores instead of text. We tested it as a code reranker on 100 real GitHub issues. With a model-planned grep in front, Jev hit 71.4% Recall@5, vs 63.4% for dense retrieval → Qwen3-Reranker-4B, at about the same median latency (4.6 s).
· 2 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.
