สร้างตัวจำแนกโค้ดเบสด้วย Jev
นักพัฒนแชร์การสร้างตัวจำแนกโค้ดเบสด้วย Jev โดยเสนอว่าอาจแก้ปัญหาโค้ดที่ซับซ้อนเกินไปจากเอเจนต์ และถามว่าควรทดสอบอะไรต่อไป
Jev: โมเดล System One ที่คืนคำตัดสินใน ~80ms
Jev คือโมเดล System One ของ TypeSafe แทนที่จะเขียนย่อหน้า มันคืนค่าการตัดสินใจแบบมีประเภท ความน่าจะเป็น และคะแนนความเชื่อมั่นใน ~80ms โทเคนเอาต์พุตฟรี และอินพุตมีค่าใช้จ่าย $0.042/1M จึงเป็นทางเลือกต้นทุนต่ำสำหรับการตัดสินใจง่ายๆ
your LLM is burning frontier-model calls on decisions a $0.0006 call could make @typesafeai Jev is a "system one" model - it doesn't write paragraphs, it returns a typed decision + a probability + a confidence score in ~80ms. output tokens are free. $0.042 1M input. so 10,000
· 6 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
