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.
Розширення Chrome використовує Jev для оцінки стрічки X у реальному часі
Розробник поділився розширенням Chrome, яке за допомогою Jev від TypeSafe AI позначає кожен пост у стрічці X як READ, MAYBE або SKIP приблизно за 300 мс, без скриптів, селекторів чи LLM.
I built a Chrome extension that judges every post in my feed before I reach it. READ, MAYBE or SKIP, in about 300 ms, using Jev by @typesafeai. No scripted rules, no selectors, no LLM. Real time, my X feed:
· 0 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.
