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.
Java SDK та інтеграція зі Spring AI для TypeSafe Jev
Java SDK та інтеграції зі Spring AI для Jev від TypeSafe AI. Jev — не чат-модель: надішліть стан і типізовані запитання та отримайте числа з рівнем упевненості приблизно за 300 мс, із радниками оцінювання, саморефайнменту та guardrail, RAG-тріажем, вибором інструментів тощо.
Java SDK + #SpringAI integrations for @typesafeai 's Jev. Not a chat model! Send it a state and typed questions, get numbers back with a confidence, in ~300 ms. Judge, self-refine + guardrail advisors, RAG triage, tool selection and more. https://spring.io/blog/2026/09/21/spring-ai-typesafe-structured-judgment…
· 11 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.
