用 Jev 构建代码库分类器
开发者分享用 Jev 构建代码库分类器，认为这可能解决智能体生成过度工程化代码的问题，并询问下一步测试方向。
Colibrì 推出受 Jev 启发的 Brio 模式：封闭集概率预测
Colibrì 的 Brio 模式受 TypeSafe 的 Jev 启发，接受上下文和封闭答案列表，返回每个选项的概率及熵，无需生成任何 token。该模式可在 9 个开放模型家族上运行，并部署在自有硬件上。
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 次赞在 X 打开
更多类似内容
Jev 以 20–200 倍速度和 40–400 倍低成本实现 LLM 评判
Jev 被用于判断哪个模型是 AGI，速度提升 20–200 倍，成本降低 40–400 倍，可让 LLM-as-a-judge 变得极快且近乎免费。
使用 TypeSafe Jev 与 OpenCode 测试应用
Filip 分享了一个小演示，展示使用 TypeSafe Jev 和 OpenCode 测试应用的速度。
