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.
LLM2Jev: Herhangi bir LLM'i yerel Jev modeline dönüştürün
LLM2Jev, Jev'in birleşik Choice/Score/Noul çerçevesini yerel ortama taşır; hazır HuggingFace nedensel modelleri sunar, bulut ayarı veya ticari API gerekmez.
💥Awesome! Instantly transform any LLM into a Jev model with a localized decision engine! LLM2Jev brings Jev's unified Choice / Score / Noul framework to your local setup: ready-made HuggingFace causal models, no cloud tuning, no buying commercial APIs. Key Highlights
· 137 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.
