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.
OpenRouter представляє Jev — модель прийняття рішень від TypeSafe AI
OpenRouter публікує про модель прийняття рішень Jev від TypeSafe AI: вона відповідає на питання так/ні та з кількома варіантами з оцінкою впевненості, у 10 разів дешевша й швидша за LLM, а розробка ПЗ — це послідовність рішень.
What is a decision model? Jev by @typesafeai answers yes/no and multiple-choice questions, with a confidence score. Much of software development are a sequence of decisions, and Jev is 10x cheaper and faster than an LLM. Let’s understand this through practical examples:
· 1,6 тис. 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.
