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.
Модель Jev от TypeSafe быстро интегрируется инструментальными компаниями
По данным AI Matters, модель Jev от TypeSafe имеет точность (67,8%) ниже топ-моделей, но отвечает за 0,4 секунды и стоит лишь долю (1/10–1/100). Выдаёт вероятность правильного ответа вместо предложений. Четыре компании, включая Vercel, интегрировали её за три дня. Внешней проверки пока нет.
정확도는 상위 모델보다 낮은데, 개발 도구 업체들이 앞다퉈 붙인 모델 Jev. · 버셀 등 4곳이 사흘 내 통합 · 문장 대신 답과 맞을 확률만 출력 · 응답 0.4초, 비용은 수십~수백 분의 1 · 정확도 67.8% 외부 검증 자료는 아직 없습니다. #TypeSafe #Jev 원문은 아래에 ↓
· 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.
