Jev ile kod tabanı sınıflandırıcısı oluşturma
Bir geliştirici Jev ile kod tabanı sınıflandırıcısı oluşturduğunu paylaşıyor, ajanların ürettiği aşırı mühendislik kodunu çözebileceğini öne sürüyor ve sırada neyin test edileceğini soruyor.
Jev ve LLM'ler: Tip güvenli yapay zeka fonksiyon çağrıları
Jev, LLM'lere kıyasla 40-200 kat daha hızlı yapılandırılmış kararlar, tip güvenli çıktılar ve daha düşük maliyet sunan, yazılımdaki yapay zeka için büyük bir değişim olan sınır zekası fonksiyon çağrısı olarak konumlandırılıyor.
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, LLM-as-a-Judge'ı 20–200x hız ve 40–400x daha düşük maliyetle mümkün kılıyor
Jev, hangi modelin AGI olduğunu seçmek için kullanıldı; 20–200x hız ve 40–400x daha düşük maliyet sunarak LLM-as-a-judge'ı son derece hızlı ve neredeyse ücretsiz hale getiriyor.
TypeSafe Jev ve OpenCode ile uygulama testi
Filip, TypeSafe Jev ve OpenCode ile uygulama testinin ne kadar hızlı olduğunu gösteren küçük bir demo paylaştı.
