Saya menggunakan Jev untuk mengklasifikasikan 1.018 makalah penelitian AI.
Hasilnya: total biaya $0,08 dan median latensi end-to-end per kertas sebesar 256ms. Pipa itu adalah: 1. Ringkas setiap makalah dengan DeepSeek V4 Flash 2. Kirim judul + ringkasan + 24 kemungkinan topik ke Jev 3. Gunakan Jev untuk mengklasifikasikan masing-masing
Apple baru saja memamerkan pengaturan terbaik untuk menjalankan model AI secara lokal.
Ini adalah 4 M5 Ultra Mac Studios yang menjalankan Kimi K2.7 Code secara lokal untuk memperbaiki bug dalam adegan yang dirender 3D di XCode. Masing-masing memiliki RAM 256 GB, jadi total memorinya adalah 1 TB. Cukup untuk menjalankan model AI terbuka terbesar
Deepseek baru saja mematikan seluruh industri agen pengkodean
Ini disebut deepseek-harness Ini adalah kerangka kerja terlengkap untuk membuat agen kode Sumber terbuka. Paket Claude yang paling lengkap berharga $200 per bulan. Ini GRATIS Dan itu datang dengan ide yang brutal Semuanya adalah sebuah plugin
Telah menguji Jev pada data katalog belanjaan asli.
Akurasi 92% pada set pengujian terpisah, dan latensi median ~14x lebih rendah daripada pengaturan DeepSeek saya dalam pengujian kecil 10 kasus. Bagian yang menarik bagi saya adalah betapa alaminya hal itu cocok dengan kode: satu keadaan, beberapa keputusan. Apa yang akan Anda bangun?
Sudah sampai ujung arsip
Semua deepseek