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-GPT проти ймовірнісних LLM: міркування про міграції баз даних
Автор використовує Jev-GPT (на базі детермінованого рушія міркувань TypeSafe AI) для аналізу підходів міграції dual-write та тіньових таблиць із тригерами, порівнюючи з ризиками збою ймовірнісних LLM.
Probabilistic LLMs fail on 1TB zero-downtime DB migrations. One hallucinated lock kills production. Posed dual-write vs trigger shadow tables to Jev-GPT (powered by @typesafeai deterministic reasoning engine). Clean trade-offs. Test it: https://jev-gpt.vercel.app #SystemDesign
· 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.
