Jevの分類モデルで有効な次トークンを選びC++を書く
TypeSafeのJev決定/分類モデルを使い、各ステップで文法的に有効な次トークンだけを提示してC++コードを生成する実験。
Jevのコンテキストレイヤーが注目を集め、DevOps向け意思決定モデルの実践を紹介
著者は、Jevの約2週間後にOpenAI、Cloudflare、AWSも同様のアイデアを発表したと述べています。1セント未満で約50件の質問を送り、待機リスト期間中はオープンソースモデルをローカルで実行しました。リンク先の記事では、意思決定モデルを8つのDevOpsタスクに試す方法を紹介しています。テーマはContextLayer、AnyAgentSameContext、AgenticAIです。
Just over two weeks after Jev, OpenAI, Cloudflare and AWS showed up with the same idea. We sent about 50 questions for less than a cent and ran an open-source model locally while waitlisted. with @cageyvdev https://getboris.ai/insights/021-8-devops-jobs-to-try-with-decision-models/… #ContextLayer #AnyAgentSameContext #AgenticAI
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