สร้างตัวจำแนกโค้ดเบสด้วย Jev
นักพัฒนแชร์การสร้างตัวจำแนกโค้ดเบสด้วย Jev โดยเสนอว่าอาจแก้ปัญหาโค้ดที่ซับซ้อนเกินไปจากเอเจนต์ และถามว่าควรทดสอบอะไรต่อไป
TypeSafe Jev เอาชนะ Qwen3-Reranker ในการทดสอบ reranking โค้ด
Jev ของ TypeSafe คืนค่าคะแนนแบบมีชนิด และถูกทดสอบเป็นตัวจัดอันดับโค้ดใหม่บน 100 issue จริงจาก GitHub โดยได้ Recall@5 ที่ 71.4% เทียบกับ 63.4% สำหรับ dense retrieval กับ Qwen3-Reranker-4B ที่ latency มัธยฐานใกล้เคียงกัน (4.6 วินาที)
TypeSafe's Jev returns typed scores instead of text. We tested it as a code reranker on 100 real GitHub issues. With a model-planned grep in front, Jev hit 71.4% Recall@5, vs 63.4% for dense retrieval → Qwen3-Reranker-4B, at about the same median latency (4.6 s).
· 2 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
