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.
Jev Benchmark Lab: стрес-тест на 200 еталонних кейсах
Jev Benchmark Lab запускає 200 еталонних кейсів у 20 наборах, оцінюючи точність, узгодженість, змагальні збої, упередженість порядку варіантів, перевороти відповідей, дрейф ймовірностей і затримку—нехай вирішують цифри.
Jev doesn’t need another demo. It needs a stress test. Jev Benchmark Lab runs 200 ground-truth cases across 20 suites, exposing accuracy, consistency, adversarial failures, option-order bias, answer flips, probability drift and latency. Let the numbers decide.
· 5 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.
