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Retour au labJEVLAB / FIELD NOTES
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L'impact économique de l'IA selon Nvidia
Jensen Huang, PDG de Nvidia, affirme que l'IA transforme l'économie mondiale en créant une nouvelle industrie de production d'intelligence. Cette révolution technologique stimule la réindustrialisation et génère une demande accrue pour les emplois manuels liés aux infrastructures.
threads.comrust-sysone
Ce client Rust non officiel fournit une interface sécurisée par typage pour interagir avec System One TypeSafe AI. Il démontre une API fluide pour construire des requêtes et gérer des réponses typées, incluant l'utilisation de jetons et l'estimation des coûts.
github.comdemo-symfony-typesafe
Ce projet démontre l'utilisation de Jev et Symfony AI pour trier automatiquement des demandes de support public. Il illustre le traitement asynchrone, la limitation de débit et les tableaux de bord en temps réel pour qualifier l'intention, l'urgence et les bugs.
github.compi-typesafe
pi-typesafe intègre le modèle de jugement Jev dans l'environnement de l'agent Pi. Il fournit un outil d'évaluation de données structurées, permettant aux agents d'effectuer des classifications, des scores et des vérifications booléennes avec des probabilités calibrées plutôt que de la prose.
github.comJev DSPy Lab
Jev DSPy Lab fournit des outils pour enregistrer, rejouer et évaluer les décisions de TypeSafe AI au sein des pipelines DSPy. Il permet aux développeurs de mesurer la calibration, le risque sélectif, la latence et les coûts modélisés via une analyse hors ligne déterministe.
github.comjev-usecases
Ce dépôt propose des implémentations Python pour le modèle Jev de TypeSafe AI, illustrant l'utilisation de probabilités calibrées pour une prise de décision automatisée et typée dans les logiciels. Il couvre des cas comme le triage de sécurité, le traitement des factures et les garde-fous pour modèles génératifs.
github.comjevymarket
jevymarket est un bot de trading expérimental pour Polymarket qui utilise le modèle de décision Jev pour calculer des probabilités. Il combine la recherche sur le web avec l'analyse structurée de Jev pour identifier et exécuter des transactions basées sur des marges configurables.
github.comlkclean
lkclean est une extension Chrome qui filtre le fil d'actualité LinkedIn via Jev. Elle masque les contenus indésirables ou promotionnels tout en affichant les raisons précises de chaque décision prise par le modèle.
github.comjev-test-filter
jev-test-filter utilise Jev pour analyser les différences git et identifier les tests affectés par les changements de code. Il génère et exécute automatiquement les arguments de filtrage nécessaires pour les exécuteurs de tests comme vitest, Playwright, cargo test et go test.
github.comslop-filter
Cette extension Chrome identifie et masque le contenu généré par IA sur les réseaux sociaux. Elle utilise TypeSafe Jev pour noter les publications selon des modèles linguistiques précis, permettant aux utilisateurs d'ajuster les poids de détection selon leur propre jugement.
github.comjev-reranker
jev-reranker est une bibliothèque Python utilisant l'API Jev pour filtrer et reclasser les résultats de recherche dans les pipelines RAG. Elle permet de définir des seuils pour écarter les documents non pertinents et gère les requêtes synchrones et asynchrones.
github.comjev-minesweeper
Ce projet démontre l'utilisation du modèle d'IA Jev pour résoudre le jeu du Démineur. Il utilise des modèles de fan-out spéculatif et de routage basé sur la confiance pour évaluer les probabilités de mines, en les comparant à un solveur déterministe.
github.comLLMtoJev
LLMtoJev est un outil qui analyse les prompts LLM pour identifier les décisions délimitées pouvant être migrées vers des primitives Jev. Il aide à extraire les tâches de classification, de notation et de logique booléenne pour optimiser les prompts génératifs.
github.comtypesafe-go
Ce dépôt fournit des utilitaires Go pour l'API TypeSafe, incluant une interface en ligne de commande de type grep pour le langage naturel, un plugin pour les logs Kubernetes et un SDK utilisant uniquement la bibliothèque standard. Il illustre l'intégration de services TypeSafe dans des flux de travail Go.
github.comRecherche de locations Hearth
Hearth est un agent autonome utilisant TypeSafe Jev pour parcourir plusieurs sites de location. Il pilote un navigateur pour agréger des annonces en une liste unique, se concentrant exclusivement sur la lecture et la présentation des données sans effectuer de transactions.
github.comjev-rs
jev-rs est un moteur en Rust fournissant des jugements de Système Un compatibles avec TypeSafe à partir de LLMs. Il extrait les log-probabilités pour des tâches de type noul, choice et score sans générer de texte, incluant des outils de calibration et d'évaluation.
github.comjev-voice-control
Cette application de barre de menus macOS transforme les commandes vocales en actions structurées via Jev, un modèle System One qui fournit des décisions typées plutôt que du texte généré. Elle associe exécution locale déterministe et interaction guidée par IA pour contrôler le système.
github.comJev AI System One
Jev AI est un modèle de système un conçu pour l'intégration logicielle, fournissant des décisions typées et calibrées telles que des choix, des scores ou des probabilités. Il vise à remplacer les sorties textuelles des LLM par des données structurées pour faciliter la prise de décision programmatique.
github.comjev-grand-prix
Ce projet présente une simulation de course de F1 où Jev pilote en choisissant les trajectoires et les pédales. Il utilise une approche hybride : le code gère la physique tandis que Jev apprend les limites de vitesse de chaque virage au fil des tours.
github.comJevmoji
Jevmoji est un outil utilisant le modèle Jev de TypeSafe pour noter et récupérer des emojis pertinents en fonction de la saisie utilisateur. Il illustre l'intégration du scoring sémantique par IA avec la correspondance de mots-clés locaux.
github.comjev-practice-speed
Cette démo WebGL propose une partie de Speed contre une IA basée sur Jev de TypeSafe AI. L'application mesure et affiche en temps réel la vitesse et la précision des décisions de Jev, tout en utilisant un validateur mécanique pour respecter les règles du jeu.
github.comjev-information-extraction
Ce projet démontre comment utiliser le modèle Jev pour extraire des informations de documents PDF. Il fournit une interface interactive pour classer des segments de texte selon des questions définies par l'utilisateur, en visualisant les preuves directement sur les pages du document original.
github.comjev-connector
Ce plugin WordPress intègre l'API TypeSafe System One, permettant d'interroger le contenu pour obtenir des données structurées telles que des probabilités, des catégories et des scores. Il utilise l'API Connectors de WordPress pour une gestion sécurisée des clés sans fonctionnalités génératives.
github.comtypesafe-ai-go
Ce SDK Go maintenu par la communauté offre une interface structurée pour l'API d'évaluation TypeSafe AI System One. Il propose des constructeurs fluides, des questions typées et une logique de nouvelle tentative avec backoff exponentiel pour assurer des interactions fiables avec le service.
github.comHermes et Jev jouent à Minecraft
Ce projet présente une architecture d'agent où Hermes planifie et Jev sélectionne des actions bornées pour jouer à Minecraft. Il reproduit un speedrun réussi de l'Ender Dragon, démontrant que les contrôles de validité côté harnais et les contrôleurs spécialisés surpassent les LLM généraux.
github.comJev Realtime Trading
Cette application de bureau présente un système de trading fictif utilisant le modèle Jev de TypeSafe pour analyser les données de marché en direct. Elle exécute des transactions simulées selon des règles prédéfinies, offrant une interface visuelle pour suivre les décisions sans utiliser de capital réel.
github.comArène d'IA Laya vs Jev
Cet outil propose un environnement de test comparatif où les modèles Laya et Jev s'affrontent dans des jeux de Snake et de combat. Il démontre comment différents modèles d'IA gèrent la prise de décision en temps réel sous des contraintes identiques.
github.comjev-benchmark
Ce dépôt propose un benchmark reproductible pour Jev de TypeSafe AI, évaluant ses performances dans la classification des risques liés aux appels d'outils par des agents. Il examine la précision, la latence et la fiabilité des scores de confiance sur des scénarios variés.
github.comwatfile
watfile est un outil en ligne de commande qui automatise le tri de fichiers en les classant dans des dossiers via l'IA. Il utilise TypeSafe AI Jev ou des modèles locaux Laya pour analyser le contenu et organiser les documents.
github.comtypesafe-jev-mcp
Ce serveur MCP intègre le modèle Jev de TypeSafe en tant qu'outil d'évaluation typé pour les agents IA. Il montre comment traiter des états et des questions structurées pour renvoyer des résultats catégorisés, tels que des choix, des scores et des probabilités pour l'automatisation.
github.comawesome-jev
Ce répertoire sert de hub communautaire pour l'écosystème TypeSafe Jev. Il regroupe des SDK officiels, des démonstrations basées sur des agents et des projets expérimentaux utilisant des modèles System One pour des tâches de prise de décision structurées.
github.comDocumentation des réponses de l'API TypeSafe
Cette documentation détaille la structure SystemOneResponse au sein du SDK Python de TypeSafe. Elle explique comment l'API renvoie des réponses structurées, des scores de confiance et des métadonnées d'utilisation des jetons pour divers types de questions.
docs.typesafe.aiAPI de questions TypeSafe AI
Cette documentation présente le SDK Python pour TypeSafe AI, axé sur la définition de questions de type oui/non, choix et score. Elle montre comment structurer l'état et les critères à l'aide d'objets ou de dictionnaires pour faciliter l'interaction structurée avec les modèles d'IA.
docs.typesafe.aiTypeSafe AI SDK RetryPolicy
Cette documentation détaille la classe RetryPolicy pour le SDK Python de TypeSafe AI. Elle explique comment configurer les tentatives de nouvelle tentative, les stratégies de backoff, le jitter et les codes d'état HTTP pour gérer les erreurs réseau transitoires et les problèmes de connexion.
docs.typesafe.aiAPI synchrone de TypeSafeClient
TypeSafeClient fournit une interface synchrone pour interagir avec l'API TypeSafe AI. Il permet aux développeurs de configurer l'authentification, les politiques de nouvelle tentative et les délais d'attente, tout en facilitant l'énumération des modèles et les requêtes de données structurées.
docs.typesafe.aiGestion des exceptions du SDK TypeSafe
Cette documentation présente la hiérarchie des exceptions pour le SDK Python de TypeSafe. Elle explique comment les développeurs peuvent gérer par programmation diverses erreurs d'API, notamment les codes d'état HTTP, les échecs de connexion, les délais d'attente et les erreurs de validation.
docs.typesafe.ai
