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.
Побудова виробничого конвеєра на основі Jev
Розробник ділиться поєднанням Jev від TypeSafe з Hermes та OAuth-підписками для побудови виробничого конвеєра, стверджуючи, що Jev як основа робить оцінювання та валідацію дуже дешевими й ефективними.
GENJI … @typesafeai Jev plus … @NousResearch Hermes plus … OAuth subs to @OpenAI @AnthropicAI and @SpaceXAI Cooking up a production pipeline. Building with Jev as the backbone will make evals and validations SO cheap and efficient the whole system can run on them.
· 1 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.
