A FIELD GUIDE TO JEV / VOL. 01
Le meilleur de Jev : projets concrets, guides pratiques et idées du web.
THE OFFICIAL SIGNAL 4 HIGHLIGHTS
Diogo Almeida@CompleteSkepticLAUNCH POSTDiogo Almeida présente Jev, le modèle de décision structuré de TypeSafe. Regardez le film de lancement et explorez le fil original pour découvrir l'approche du modèle, des exemples et les performances rapportées par l'auteur.
TypeSafe AI@typesafeaiOFFICIALL'annonce officielle du lancement de TypeSafe présente le laboratoire et oriente les développeurs vers Jev. Elle inclut le film de lancement de Diogo Almeida et son introduction originale.
TypeSafe AI@typesafeaiOFFICIALTypeSafe annonce l'accès public à Jev sans liste d'attente. La console officielle est le point de départ pour tester les décisions typées dans votre propre application.
JEVLAB ARTTypeSafe AI@typesafeaiOFFICIALTypeSafe met en avant l'approche de sortie typée de Jev : les applications fournissent l'état et les questions, puis agissent sur les probabilités, les choix ou les scores. L'annonce liée couvre également l'intégration de l'API Venice.
JEVLAB ARTStart with the Launch Post. Explore four official signals.
7 ressources
AI-assisted summaries and translations. Check original sources for context and performance claims.
Jev is utilized for decision-making processes on Cloudflare, including support routing and risk management.
JEVLAB ART
EnglishSource-linked curation
A guide explaining Jev's approach to making typed decisions rather than processing text.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Short practical intro with a Python ticket-triage example.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
A guide on using Jev to route between models and block risky tool calls.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
One direct Jev question per row against 12–14 Jev-scored dimensions with locally fitted weights on three classification tasks: 5,477 test rows, 25,174 Jev calls, $1.43. Decomposition wins on Japanese NLI (0.9076 vs 0.8373) but flags about 25× more hard benign rows as attacks (37.2% vs 1.5%).
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
1,800-point thread debating whether typed decisions replace LLM calls for classification, routing, and scoring.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
A LangChain package with TypeSafeClassifier for integrating Jev into applications.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
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Decisions & routing
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