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.
Скрипт розгортання Cloud Run для моделі DiffusionGemma-Jev
Цей скрипт пакує модель DiffusionGemma-Jev для розгортання в Cloud Run, досягаючи холодного старту за 47,5 секунди на одній RTX PRO 6000, і надає API, сумісний із TypeSafe AI, а також три браузерні міні-ігри.
把 DiffusionGemma-Jev 模型打包成一份 Cloud Run 部署脚本，让单张 RTX PRO 6000 在冷启动 47.5 秒内跑起 TypeSafe AI 兼容接口和三个浏览器小游戏。 https://github.com/taeold/djev-run
· 4 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.
