สร้างตัวจำแนกโค้ดเบสด้วย Jev
นักพัฒนแชร์การสร้างตัวจำแนกโค้ดเบสด้วย Jev โดยเสนอว่าอาจแก้ปัญหาโค้ดที่ซับซ้อนเกินไปจากเอเจนต์ และถามว่าควรทดสอบอะไรต่อไป
Jev เทียบกับ LLM: การเรียกฟังก์ชัน AI แบบปลอดภัยชนิด
Jev ถูกวางตำแหน่งให้เป็นการเรียกฟังก์ชันปัญญาประดิษฐ์ระดับแนวหน้า โดยให้การตัดสินใจเชิงโครงสร้างที่เร็วขึ้น 40-200 เท่า ผลลัพธ์ที่ปลอดภัยชนิด และต้นทุนที่ต่ำกว่าเมื่อเทียบกับ LLM ซึ่งเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่สำหรับ AI ในซอฟต์แวร์
Jev vs LLMs → 40x-200x faster for structured decisions → Type-safe outputs — zero hallucination by design → A fraction of typical LLM cost Not a chatbot. A frontier intelligence function call: state in, typed decisions out. Big shift for AI inside software. #AI #TypeSafeAI
· 1 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
