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.
Використання Jev для генерації навчальних даних і тренування LightGBM для 300-кратного прискорення
Автор спробував грати в Маріо з Jev, але зазнав невдачі через затримку з Японії; він згенерував навчальні дані за допомогою Jev, натренував LightGBM і замінив його, досягнувши понад 300-кратного прискорення порівняно з Jev і пройшовши гру.
I tried playing Mario with Jev, but due to latency issues from Japan, no matter how many times I attempted it, I couldn't succeed. However, by creating teacher data with Jev, training LightGBM on it, and replacing it, I was able to speed it up by over 300 times from Jev and clear
· 128 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.
