สร้างตัวจำแนกโค้ดเบสด้วย Jev
นักพัฒนแชร์การสร้างตัวจำแนกโค้ดเบสด้วย Jev โดยเสนอว่าอาจแก้ปัญหาโค้ดที่ซับซ้อนเกินไปจากเอเจนต์ และถามว่าควรทดสอบอะไรต่อไป
การผสาน Codex กับ Jev ลดการใช้โทเคนลง 90%
ผู้ใช้แชร์ว่าการผสาน Codex กับ Jev ลดการใช้โควตาโทเคนลง 90% และสาธิต Jev จำแนก "ควรซื้อเครื่องเล่นเกมไหม?" เป็นการปรึกษาซื้อด้วยความน่าจะเป็น 97% และความเชื่อมั่น 0.96
After integrating Codex with Jev, my token quota consumption was reduced by 90%. I actually tested inputting a single sentence: "Should I buy a gaming console?" Jev quickly classifies it as "purchase consultation," with 97% probability and 0.96 confidence, then proceeds
· 1.1K 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
