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 Jev của TypeSafe được các công ty công cụ phát triển nhanh chóng tích hợp
Theo AI Matters, mô hình Jev của TypeSafe có độ chính xác (67,8%) thấp hơn các mô hình hàng đầu, nhưng phản hồi trong 0,4 giây và chi phí chỉ bằng một phần nhỏ (1/10 đến 1/100). Nó xuất ra xác suất trả lời đúng thay vì câu văn. Bốn công ty gồm Vercel đã tích hợp trong ba ngày. Chưa có xác minh bên ngoài.
정확도는 상위 모델보다 낮은데, 개발 도구 업체들이 앞다퉈 붙인 모델 Jev. · 버셀 등 4곳이 사흘 내 통합 · 문장 대신 답과 맞을 확률만 출력 · 응답 0.4초, 비용은 수십~수백 분의 1 · 정확도 67.8% 외부 검증 자료는 아직 없습니다. #TypeSafe #Jev 원문은 아래에 ↓
· 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.
