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.
sqlite-jev: типізовані запити Jev із SQL
Представляємо sqlite-jev: завантажуване розширення SQLite та обгортка Python для типізованих запитань до Jev від TypeSafe AI із SQL — Noul, Choice і Score через скалярні функції та пакетні запити до віртуальної таблиці, із зазначенням упевненості.
Shipped sqlite-jev: loadable sqlite extension + Python wrapper for asking @typesafeai #Jev typed questions from SQL. Noul, Choice, and Score via scalar functions and batched virtual-table queries, with confidence attached. https://github.com/mgaitan/sqlite-jev…
· 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.
