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.
laya-mlx: локальна система класифікації у 50 разів швидша за Jev
laya-mlx — це відкрита система класифікації, подібна до Jev, побудована на ймовірностях текстового виводу, портована на MLX для повністю локальної роботи з максимум 1 ГБ оперативної пам'яті, без серверних викликів, і, як стверджується, у 50 разів швидша за Jev.
Meet laya-mlx — 50x faster than Jev, and it runs entirely on your device 🚀 Max 1GB RAM, fully local, no server calls. Laya is an open classification system similar to Jev, built on text-output probabilities — just far more compact. Ported it to MLX and squeezed out some extra
· 1 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.
