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.
Інтеграція Codex з Jev зменшує споживання токенів на 90%
Користувач ділиться, що інтеграція Codex з Jev зменшила споживання квоти токенів на 90%, і демонструє, як Jev класифікує «Чи варто купувати ігрову консоль?» як консультацію щодо покупки з імовірністю 97% та впевненістю 0,96.
After integrating Codex with Jev, my token quota consumption was reduced by 90%. I actually tested inputting a single sentence: "Should I buy a gaming console?" Jev quickly classifies it as "purchase consultation," with 97% probability and 0.96 confidence, then proceeds
· 1,1 тис. 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.
