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.
Colibrì ra mắt Chế độ Brio lấy cảm hứng từ Jev: Dự đoán xác suất tập đóng
Chế độ Brio của Colibrì, lấy cảm hứng từ Jev của TypeSafe, nhận ngữ cảnh và danh sách câu trả lời đóng, trả về xác suất và entropy cho mỗi lựa chọn mà không tạo ra bất kỳ token nào. Nó chạy trên 9 dòng mô hình mở trên phần cứng của bạn.
Brio mode in Colibrì Give it context + a closed list of answers. It returns the probability of each choice + entropy (how unsure it is). Zero generated tokens. Inspired by TypeSafe’s Jev — but on 9 open model families, running on your hardware.
· 1 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.
