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.
TypeSafe Jev vượt Qwen3-Reranker trong bài kiểm tra xếp hạng lại mã
Jev của TypeSafe trả về điểm có kiểu và được thử nghiệm như bộ xếp hạng lại mã trên 100 vấn đề GitHub thực tế, đạt Recall@5 71,4% so với 63,4% của truy xuất dày đặc với Qwen3-Reranker-4B, với độ trễ trung bình tương đương (4,6 giây).
TypeSafe's Jev returns typed scores instead of text. We tested it as a code reranker on 100 real GitHub issues. With a model-planned grep in front, Jev hit 71.4% Recall@5, vs 63.4% for dense retrieval → Qwen3-Reranker-4B, at about the same median latency (4.6 s).
· 2 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.
