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.
MLOps-avvägningar: Jev vs LLM i produktion
En MLOps-utövare delar produktionsavvägningar: Jevs millisekundslatens vs LLM:s flera sekunder, enum- och sannolikhetsscheman vs JSON-parsning, designskillnader vid typ-hallucination och kostnadsform.
Production tradeoffs I care about as MLOps: • Latency: Jev ms-class vs LLM multi-second (p95 kills UX + agent loops) • Schema: enums + probs vs “parse the JSON and pray” • Hallucination on types: Jev can’t emit an invalid choice by design; LLMs still can • Cost shape: Jev
· 0 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.
