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.
Mô hình cục bộ vs Jev: thử nghiệm so sánh độ chính xác
Tác giả đã chạy 8 mô hình cục bộ trên Mac với cùng các câu hỏi JevBench. Mô hình 4B khớp với Jev trên văn bản ngắn, nhưng với văn bản phức tạp, tất cả đều kém hơn 17+ điểm.
New article: how accurate are local models vs Jev, a cloud System One classifier? I ran 8 on a Mac, same JevBench questions. A 4B model matched Jev on short texts. On complex ones, all were 17+ points behind. https://rockyshikoku.medium.com/jev-style-text-classification-system-one-run-locally-how-accurate-can-it-get-57f30ed3594a… Video: minicpm5-2b classifying messages.
· 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.
