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.
Перетворіть запити Jev на швидкі класифікатори
Показує, як зберегти результати Jev, запустити npx jimothy train, отримати модель 15-45 МБ, запустити її на сервері чи в браузері та повернутися до Jev.
You can automatically turn your Jev queries into tiny task-specific classifiers that run 10-20x faster! - Start with Jev, save the results - Run npx jimothy train - Get back a 15-45 MB model - Run on the server or in the browser - Fall back to Jev anytime - Repeat Demo:
· 185 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.
