สร้างตัวจำแนกโค้ดเบสด้วย Jev
นักพัฒนแชร์การสร้างตัวจำแนกโค้ดเบสด้วย Jev โดยเสนอว่าอาจแก้ปัญหาโค้ดที่ซับซ้อนเกินไปจากเอเจนต์ และถามว่าควรทดสอบอะไรต่อไป
Ax: การเขียนโปรแกรม LLM สไตล์ DSPy ข้ามภาษา พร้อมรองรับ Jev
Ax มอบการเขียนโปรแกรม LLM สไตล์ DSPy ใน TypeScript, Python, Java, C++, Go และ Rust โดยเน้น TypeScript เป็นหลัก รวม API ผู้ให้บริการ เอเจนต์ โฟลว์ สัญญารันไทม์ และออปติไมเซอร์ พร้อมรองรับ Jev
Ax — DSPy-style LLM programming across TypeScript + Python, Java, C++, #golang, Rust. TypeScript-first, shipping now as @ax-llm/ax. Same APIs/providers/agents/flows/runtime contracts/optimizers everywhere. #Jev @typesafeai support https://github.com/ax-llm/ax
· 7 likesOpen on X
More like this
Jev ทำให้ LLM-as-a-Judge เร็วขึ้น 20–200 เท่า และถูกลง 40–400 เท่า
Jev ถูกใช้เพื่อเลือกว่าโมเดลใดคือ AGI โดยให้ความเร็ว 20–200 เท่าและต้นทุนต่ำลง 40–400 เท่า ทำให้ LLM-as-a-judge เร็วมากและเกือบฟรี
ทดสอบแอปด้วย TypeSafe Jev และ OpenCode
Filip แชร์เดโมเล็กๆ ที่แสดงความเร็วในการทดสอบแอปด้วย TypeSafe Jev และ OpenCode
