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.
Мала модель Jev динамічно регулює зусилля міркування в Codex і зменшує рахунок Astra
Somi ділиться: мала модель Jev працює поруч із GPT-6 у Codex, регулюючи зусилля міркування на кожному кроці, що в тестах vechen економить 50% рахунку Astra і зберігає кеш промптів.
50% off the Astra bill in vechen's tests, prompt caching intact. Jev, a tiny model, sits beside GPT-6 in Codex and dials reasoning effort per step. Stuck? Think harder. Routine? Don't. GPT-6 is a bad judge of when it's stuck, and I'd rather a cheap watcher own that knob.
· 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.
