Створення класифікатора кодової бази з Jev
Розробник ділиться створенням класифікатора кодової бази з Jev, припускаючи, що це може вирішити проблему переускладненого коду від агентів, і запитує, що тестувати далі.
Ax: кросс-мовне програмування LLM у стилі DSPy з підтримкою Jev
Ax пропонує програмування LLM у стилі DSPy на TypeScript, Python, Java, C++, Go та Rust, з пріоритетом TypeScript, уніфікуючи API, провайдерів, агентів, потоки, контракти середовища виконання та оптимізатори, а також підтримку Jev.
Ax — DSPy-style LLM programming across TypeScript + Python, Java, C++, #golang, Rust. TypeScript-first, shipping now as @ax-llm/ax. Same APIs/providers/agents/flows/runtime contracts/optimizers everywhere. #Jev @typesafeai support https://github.com/ax-llm/ax
· 7 likesOpen on X
More like this
Jev забезпечує LLM-as-a-Judge у 20–200 разів швидше та у 40–400 разів дешевше
Jev використано для вибору моделі AGI, забезпечуючи у 20–200 разів більшу швидкість і у 40–400 разів меншу вартість, роблячи LLM-as-a-judge надзвичайно швидким і майже безкоштовним.
Тестування застосунків із TypeSafe Jev та OpenCode
Filip ділиться невеликим демо, що показує швидкість тестування застосунків із TypeSafe Jev та OpenCode.
