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 giống Jev mã nguồn mở chạy trên laptop không cần API
Bài đăng nói TypeSafe đã dành hai năm và 40 triệu USD để đưa mô hình ra quyết định lên đám mây, trong khi một sinh viên năm nhất mở mã nguồn mô hình giống Jev chạy trên laptop không cần API, không danh sách chờ, không token đầu ra, khoảng 13ms mỗi quyết định, ~1GB RAM, 60 quyết định mỗi giây, chơi Snake.
TypeSafe Al spent 2 years in stealth and $40M to put a decision model in the cloud. 5 days later, a freshman open-sourced a Jev-like model that runs on a laptop. No API. No waitlist. No output tokens. ~13ms per decision. ~1GB RAM. 60 decisions a second. Playing Snake
· 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.
