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。
用 Jev 生成教师数据训练 LightGBM 实现 300 倍加速
作者尝试用 Jev 玩马里奥，但因日本延迟无法成功；于是用 Jev 生成教师数据训练 LightGBM 并替换，实现从 Jev 的 300 倍以上加速并通关。
I tried playing Mario with Jev, but due to latency issues from Japan, no matter how many times I attempted it, I couldn't succeed. However, by creating teacher data with Jev, training LightGBM on it, and replacing it, I was able to speed it up by over 300 times from Jev and clear
· 128 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。
