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.
LogJev: рішення у стилі Jev із вашими моделями
LogJev — проєкт Node + Python, що приймає текст, зображення чи аудіо та створює вибір/оцінки з logprobs, у хмарі або локально, з демо 2048.
I wanted Jev-style decisions with my own models, so I built LogJev. Text, images or audio in; choices/scores from logprobs. Node + Python, agent skills, cloud or local (requires modality + logprobs support). 2048 demo: https://github.com/DumoeDss/logjev
· 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.
