Xây dựng bộ phân loại cơ sở mã với Jev
Một nhà phát triển chia sẻ việc xây dựng bộ phân loại cơ sở mã với Jev, cho rằng có thể giải quyết mã quá phức tạp do tác nhân tạo ra, và hỏi nên thử nghiệm gì tiếp theo.
Tạo công cụ phân loại đầu vào giống Jev bằng PromptAPI
Tác giả đã tạo công cụ giống Jev bằng PromptAPI (GeminiNano) để xác định đầu vào khớp với lựa chọn nào, kèm bài viết Qiita và trang demo.
話題のJevのように、入力された内容がどの選択肢に当てはまるかを判定するものをPromptAPI(GeminiNano)で作ってみた。 Qiita:https://qiita.com/ho-rai/items/4faeb79995a4ceb24087… 詳細な説明ページ:https://pawn-4-git.github.io/nano-judgement.js/… 動かしてみた動画で入力内容によって、対応の重要度の判定が変わっていくのがわかるかと思います。 ↓
· 0 likesOpen on X
More like this
Jev cho phép LLM-as-a-Judge nhanh hơn 20–200 lần và rẻ hơn 40–400 lần
Jev được dùng để chọn mô hình nào là AGI, mang lại tốc độ nhanh hơn 20–200 lần và chi phí thấp hơn 40–400 lần, giúp LLM-as-a-judge cực nhanh và gần như miễn phí.
Kiểm thử ứng dụng với TypeSafe Jev & OpenCode
Filip chia sẻ bản demo nhỏ cho thấy tốc độ kiểm thử ứng dụng với TypeSafe Jev và OpenCode.
