สร้างตัวจำแนกโค้ดเบสด้วย Jev
นักพัฒนแชร์การสร้างตัวจำแนกโค้ดเบสด้วย Jev โดยเสนอว่าอาจแก้ปัญหาโค้ดที่ซับซ้อนเกินไปจากเอเจนต์ และถามว่าควรทดสอบอะไรต่อไป
Jev Benchmark Lab: การทดสอบความเครียดด้วย 200 กรณีอ้างอิง
Jev Benchmark Lab รัน 200 กรณีอ้างอิงใน 20 ชุด ประเมินความแม่นยำ ความสม่ำเสมอ ความล้มเหลวเชิงปรปักษ์ อคติลำดับตัวเลือก การพลิกคำตอบ การเลื่อนของความน่าจะเป็น และความหน่วง ให้ตัวเลขตัดสิน
Jev doesn’t need another demo. It needs a stress test. Jev Benchmark Lab runs 200 ground-truth cases across 20 suites, exposing accuracy, consistency, adversarial failures, option-order bias, answer flips, probability drift and latency. Let the numbers decide.
· 5 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
