Publicación de lanzamiento de Jev
Diogo Almeida presenta Jev, el modelo de decisión estructurado de TypeSafe. Vea el film de lanzamiento y explore el hilo original para el enfoque del modelo, ejemplos y rendimiento informado por el autor.
A FIELD GUIDE TO JEV / VOL. 01
Lo mejor de Jev: proyectos reales, guías prácticas e ideas de toda la web.
Diogo Almeida presenta Jev, el modelo de decisión estructurado de TypeSafe. Vea el film de lanzamiento y explore el hilo original para el enfoque del modelo, ejemplos y rendimiento informado por el autor.
El anuncio oficial de lanzamiento de TypeSafe presenta el laboratorio y orienta a los desarrolladores a Jev. Incluye el film de lanzamiento de Diogo Almeida y su introducción original.
TypeSafe anuncia el acceso público a Jev sin lista de espera. La consola oficial es el punto de partida para probar decisiones tipadas en su propia aplicación.
TypeSafe destaca el enfoque de salida tipada de Jev: las aplicaciones proporcionan estado y preguntas, luego actúan sobre probabilidades, elecciones o puntajes. La anunciación vinculada también cubre la integración de la API de Venice.
Start with the Launch Post. Explore four official signals.
13 recursos
AI-assisted summaries and translations. Check original sources for context and performance claims.
Jevals is a local testing environment for evaluating Jev requests and improving results through primitive operations.
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A real-time tool to analyze and categorize tweets for viral potential.
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Jev enables fast search of physical library indexes.
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A community project using Jev to customize Hacker News content preferences.
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Tool for systematic reviewers to extract information from research articles efficiently.
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A PostgreSQL extension enabling natural language queries across databases.
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Jev AI performs quality checks on action labels for physical AI training data at high speed.
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Jev integrates into a recommendation engine, providing 70+ personalized suggestions per user at 0.0019$ per user.
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Jev monitors 25 WhatsApp customer groups in real time, alerting an LLM only when urgent issues arise.
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Eval of Jev turning free-text player intent into typed server actions: 96% agreement, 317 ms median.
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Jev versus a hand-built regex on 544 public data-protection resolutions: 98.2% agreement for about five cents.
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A free open-source search tool powered by Jev and a search API for plain language queries.
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Utilizes Jev as a decision engine to manage and coordinate multiple bot agents for complex tasks.
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