Bygga en kodbas-klassificerare med Jev
En utvecklare delar bygget av en kodbas-klassificerare med Jev, föreslår att det kan lösa överkonstruerad kod från agenter, och frågar vad som ska testas härnäst.
Jev vs LLM: typsäkra AI-funktionsanrop
Jev positioneras som ett funktionsanrop för gränsintelligens, som erbjuder 40-200x snabbare strukturerade beslut, typsäkra utdata och lägre kostnader jämfört med LLM, en stor förändring för AI i mjukvara.
Jev vs LLMs → 40x-200x faster for structured decisions → Type-safe outputs — zero hallucination by design → A fraction of typical LLM cost Not a chatbot. A frontier intelligence function call: state in, typed decisions out. Big shift for AI inside software. #AI #TypeSafeAI
· 1 likesOpen on X
More like this
Jev möjliggör LLM-as-a-Judge 20–200x snabbare och 40–400x billigare
Jev användes för att välja vilken modell som är AGI, med 20–200x hastighet och 40–400x lägre kostnad, vilket gör LLM-as-a-Judge extremt snabbt och nästan gratis.
Testa appar med TypeSafe Jev & OpenCode
Filip delar en liten demo som visar hur snabbt det går att testa appar med TypeSafe Jev och OpenCode.
