JEVYang terbaik dari Jev: proyek nyata, panduan praktis, dan ide dari seluruh internet.
Updated 3 JEVLAB NEWS posts
Apa yang baru
THE OFFICIAL SIGNAL 4 HIGHLIGHTS
Diogo Almeida@CompleteSkepticLAUNCH POSTDiogo Almeida memperkenalkan Jev, model keputusan terstruktur dari TypeSafe. Sumber daya ini memberikan gambaran umum tentang pendekatan inti model, contoh praktis, dan metrik kinerja sebagaimana dilaporkan oleh penulis.
TypeSafe AI@typesafeaiOFFICIALTypeSafe secara resmi meluncurkan laboratorium penelitiannya dan memperkenalkan Jev kepada komunitas pengembang. Pengumuman ini menampilkan film peluncuran oleh Diogo Almeida dan memberikan konteks mendasar mengenai misi serta arah masa depan proyek tersebut.
TypeSafe AI@typesafeaiOFFICIALTypeSafe telah menghapus daftar tunggu untuk Jev, memberikan akses publik ke platform tersebut. Pengembang dapat menggunakan konsol resmi untuk mengintegrasikan dan menguji kemampuan pengambilan keputusan bertipe dalam aplikasi perangkat lunak mereka sendiri.
JEVLAB ARTTypeSafe AI@typesafeaiOFFICIALTypeSafe menyoroti pendekatan Jev untuk output bertipe: aplikasi menyediakan state dan pertanyaan, lalu bertindak berdasarkan probabilitas, pilihan, atau skor. Pengumuman terkait juga mencakup integrasi API Venice.
JEVLAB ARTAI-assisted summaries and translations. Check original sources for context and performance claims.
JEVLAB ARTProyek ini mengevaluasi kalibrasi Jev menggunakan 900 tiket dukungan berbasis aturan dan tolok ukur publik. Proyek ini memberikan analisis independen mengenai kesalahan kalibrasi melalui metrik ECE dan penyesuaian suhu, menawarkan kerangka kerja yang dapat direproduksi untuk menguji keandalan model.
English
JEVLAB ARTEkstensi Chrome ini menggunakan Jev untuk menganalisis apakah suatu halaman web bertujuan untuk berjualan atau melaporkan pengalaman langsung. Ekstensi ini menandai hasil pencarian Google dengan putusan atau estimasi berbasis cuplikan, serta membiarkan hasil dengan tingkat kepercayaan rendah tetap tidak diputuskan.
English
JEVLAB ARTRepositori ini mendokumentasikan eksperimen yang mengevaluasi model keputusan Jev sebagai router LLM yang hemat biaya. Ini menyediakan tolok ukur yang membandingkan kinerja perutean dengan metrik yang ditetapkan di platform RouterArena untuk menilai efisiensi dalam tugas pemilihan model.
English
JEVLAB ARTRepositori ini menyediakan pameran tidak resmi untuk TypeSafe Jev. Ini menunjukkan cara mengimplementasikan proses pengambilan keputusan tingkat sistem alih-alih mengandalkan antarmuka obrolan percakapan untuk logika otomatis dan eksekusi tugas.
English
JEVLAB ARTKlien Scala 3 untuk API System One ini menyediakan antarmuka yang agnostik terhadap efek dan kompatibel dengan berbagai backend sttp. Pengembang dapat mengintegrasikan layanan Jev menggunakan sistem efek pilihan mereka sambil tetap menjaga keamanan tipe untuk nilai pertanyaan.
English
JEVLAB ARTEksperimen ini membandingkan Jev dengan model Mistral dan Gemini dalam memvalidasi daftar acara lokal. Ini memeriksa metrik kinerja terkait latensi dan biaya operasional saat memproses data acara yang terstruktur.
English
JEVLAB ARTJev Social mendemonstrasikan alat riset otomatis yang melakukan operasi peramban terbatas pada platform media sosial. Alat ini menangkap bukti dari Instagram, TikTok, dan LinkedIn untuk menghasilkan laporan yang dikutip berdasarkan data yang diambil.
English
JEVLAB ARTRepositori ini menyediakan SDK Go tidak resmi yang dirancang untuk memfasilitasi integrasi dengan API Jev dari TypeSafe AI. Ini berfungsi sebagai alat bagi pengembang untuk mengimplementasikan fungsionalitas berbasis Jev dalam aplikasi Go.
English
amitProyek ini mendemonstrasikan audiens dinamis yang terdiri dari 100 kepribadian simulasi yang merespons input pengguna secara individu. Ini menunjukkan bagaimana Jev dapat digunakan untuk mengelola interaksi individu yang kompleks dalam lingkungan audiens sintetis berskala besar.
EnglishJEVLAB ARTRepositori ini mendemonstrasikan cara mengimplementasikan perutean agen menggunakan TypeSafe Jev yang terintegrasi dengan Cloudflare AI Gateway. Ini berfungsi sebagai contoh praktis bagi pengembang yang ingin mengelola alur kerja agen melalui lapisan infrastruktur terkelola.
English
Kevin WangLurk adalah alat pemantauan yang dirancang untuk melacak utas Reddit guna mengumpulkan data yang dikutip oleh AI. Alat ini menyediakan analisis utas otomatis dan mengirimkan wawasan langsung kepada pengguna melalui email, Discord, atau Slack untuk memantau penggunaan data.
English
JEVLAB ARTProyek ini mendemonstrasikan antarmuka untuk menggambar di kanvas tldraw menggunakan perintah suara dan menunjuk dengan jari. Pembuatnya mengklaim bahwa sistem Jev menentukan tindakan, target, dan penempatan dalam waktu sekitar 350 milidetik per kata yang diucapkan.
EnglishJEVLAB ARTAlat baris perintah ini menyediakan cara untuk berinteraksi dengan model Jev AI. Ini menunjukkan bagaimana pengembang dapat mengintegrasikan kemampuan Jev ke dalam alur kerja berbasis terminal untuk menyederhanakan akses dan eksekusi model.
EnglishJEVLAB ARTTypeAR adalah mesin dekode untuk LLM autoregresif yang menerapkan pendekatan aman tipe berdasarkan satu keputusan per token. Terinspirasi oleh Jev, proyek ini mendemonstrasikan metodologi untuk menerapkan batasan struktural selama proses pembuatan teks.
EnglishJEVLAB ARTProyek ini menggantikan Claude Sonnet dengan Jev untuk pengambilan keputusan di OpenPoke. Proyek ini menyediakan kerangka kerja perbandingan A/B dan mencakup hasil uji coba adversarial dengan lebih dari 43.000 permintaan untuk mengevaluasi gerbang injeksi.
English
JEVLAB ARTAlat ini mengintegrasikan peringkat berbasis Jev ke dalam riwayat shell zsh. Ini menunjukkan cara memanfaatkan TypeSafe AI untuk memprioritaskan riwayat perintah berdasarkan konteks pengguna dan memberikan saran otomatis bergaya Fish.
EnglishProyek ini mendemonstrasikan overlay waktu nyata untuk League of Legends yang menggunakan Jev untuk menganalisis status permainan. Pembuatnya mengklaim bahwa alat ini memberikan prediksi probabilitas kemenangan berdasarkan data pertandingan yang sedang berlangsung.
English
JEVLAB ARTAlat ini mengintegrasikan Zod dengan Jev untuk melakukan validasi semantik pada badan permintaan. Ini memungkinkan pengembang mengubah pemeriksaan berbasis makna menjadi probabilitas terkalibrasi, sehingga memfasilitasi logika berbasis ambang batas dalam kode aplikasi.
English
JEVLAB ARTRepositori ini menyediakan daftar proyek yang dikurasi dan didukung sumber yang dibangun dengan Jev. Ini berfungsi sebagai referensi bagi pengembang yang menjelajahi model System One dari TypeSafe AI, yang dirancang untuk memfasilitasi pengambilan keputusan berjenis dalam aplikasi perangkat lunak.
English
JEVLAB ARTProyek ini menampilkan mesin keputusan non-autoregresif berbasis ModernBERT. Proyek ini mendemonstrasikan integrasi ketidakpastian terkalibrasi melalui RLCD dan menyediakan lingkungan WebGPU untuk mengaudit tolok ukur TypeSafe AI Jev.
English
t0t0Proyek ini mendemonstrasikan sistem berbasis Jev yang memantau 25 grup pelanggan WhatsApp secara real-time. Sistem ini menggunakan penyaringan otomatis untuk memberi tahu LLM hanya ketika masalah mendesak muncul, guna menyederhanakan alur kerja dukungan pelanggan.
JEVLAB ART
EspañolJEVLAB ARTRepositori ini menyediakan SDK Go untuk berinteraksi dengan API TypeSafe AI. Ini memungkinkan pengembang untuk mengintegrasikan fungsionalitas TypeSafe AI langsung ke dalam aplikasi Go dengan menyediakan metode klien terstruktur untuk komunikasi API.
EnglishProyek ini mendemonstrasikan alur kerja otomatis untuk mengategorikan volume email yang besar. Pembuatnya mengklaim sistem ini memproses lebih dari 63.000 pesan dalam waktu kurang dari tiga menit, menyoroti potensi peningkatan efisiensi untuk mengelola korespondensi digital yang luas.
English
JEVLAB ARTAugustus menyediakan kerangka kerja untuk merancang sistem berbasis penilaian menggunakan TypeSafe Jev. Ini menunjukkan penerapan teori keputusan, pemeringkatan ulang, dan perutean melalui aljabar komposisi dan gerbang validasi dalam sistem agen.
EnglishJEVLAB ARTProyek ini menyediakan agen otonom untuk meninjau pull request. Proyek ini menggunakan pengambilan keputusan bertipe, gerbang persetujuan yang dikalibrasi, dan protokol eskalasi ke pemilik tepercaya untuk menyederhanakan alur kerja peninjauan kode dalam lingkungan pengembangan berbasis Jev.
EnglishJEVLAB ARTAlat ini menyediakan perbandingan berdampingan antara output bahasa yang dihasilkan oleh model GPT dengan keputusan terstruktur Noul. Ini menunjukkan bagaimana logika berbasis Jev memproses input secara berbeda dibandingkan model bahasa probabilistik standar untuk tugas pengambilan keputusan tertentu.
EnglishTypeSafe AISumber daya ini menjelaskan bahwa Jev adalah model Sistem Satu untuk pengambilan keputusan terstruktur, bukan LLM penghasil teks. Ini mengajarkan pengembang cara mengintegrasikan Jev bersama agen pengodean untuk tugas seperti klasifikasi, penilaian, dan perutean.
JEVLAB ARTEnglishJEVLAB ARTpi-typesafe mengintegrasikan model penilaian Jev ke dalam lingkungan agen Pi. Ini menyediakan alat untuk evaluasi data terstruktur, yang memungkinkan agen melakukan klasifikasi, penilaian, dan pemeriksaan boolean dengan probabilitas terkalibrasi alih-alih prosa.
JEVLAB ARTDemonstrasi yang sedang dikembangkan ini menampilkan model Jev yang menavigasi lingkungan Minecraft. Pembuatnya mengilustrasikan agen yang melakukan tugas bertahan hidup dasar, seperti secara aktif menghindari entitas musuh seperti zombi selama waktu malam hari.
EnglishJEVLAB ARTProyek ini mendemonstrasikan permainan Snake otomatis yang dikendalikan oleh model Jev. Ini menunjukkan sistem di mana langkah legal dan fakta dihasilkan melalui kode, dengan model membuat satu keputusan per tick.
English
JEVLAB ARTProyek ini menyediakan klien MoonBit untuk Jev dan mendemonstrasikan pertandingan gomoku antara dua instansi Jev. Ini mencakup log waktu untuk melacak kinerja sesi permainan otomatis tersebut.
EnglishJEVLAB ARTDemo ini membandingkan output Jev dan LLM menggunakan affectus dan Vercel AI Gateway. Pengguna dapat mengamati perbedaan nilai fluktuasi emosional dan kecepatan respons untuk pernyataan yang sama dalam satu tampilan antarmuka yang terpadu.
EnglishJEVLAB ARTtoolgate menyediakan lapisan keamanan untuk panggilan alat dan MCP agen. Pengembang dapat mengimplementasikan alur kerja izinkan, tolak, atau persetujuan manusia menggunakan TypeSafe Jev untuk mengelola akses ke alat eksternal.
EnglishJEVLAB ARTRepositori ini menyediakan utilitas Go untuk API TypeSafe, termasuk CLI gaya grep untuk bahasa alami, plugin log Kubernetes, dan SDK yang hanya menggunakan pustaka standar. Ini menunjukkan cara mengintegrasikan layanan TypeSafe ke dalam alur kerja Go untuk kueri data otomatis dan inspeksi log.
JEVLAB ARTPaket Python ini menggunakan typesafe.ai untuk mengevaluasi komentar kode berdasarkan heuristik tertentu. Ini menunjukkan pendekatan otomatis untuk menilai kualitas dokumentasi dalam basis kode dengan menerapkan analisis terstruktur pada komentar yang ditulis oleh pengembang.
English
CJ (Coding Garden)Proyek ini mendemonstrasikan chatbot yang dibangun dengan Jev tanpa menggunakan model bahasa besar. Chatbot ini memberikan respons instan dengan mengintegrasikan alat eksternal secara langsung seperti pencarian web, Wikipedia, dan layanan data cuaca.
EnglishJEVLAB ARTServer MCP ini mengintegrasikan TypeSafe Jev ke dalam Claude Code, menyediakan alat terstruktur untuk klasifikasi, penilaian, dan pemrosesan batch. Proyek ini menunjukkan cara mengekspos kemampuan penilaian terkalibrasi sebagai fungsi standar untuk alur kerja agen otomatis.
EnglishJEVLAB ARTRoboJEV adalah proyek pengembang yang mendemonstrasikan sistem kontrol Jev dua tahap untuk lengan robot di lingkungan simulasi MuJoCo. Proyek ini berfungsi sebagai implementasi eksperimental untuk menguji logika kontrol yang berfokus pada perangkat keras.
English
x.comCatatan teknis ini merinci arsitektur Jev, dengan fokus khusus pada implementasi pemrosesan paralel dan kemampuannya untuk menghasilkan output probabilitas tanpa bergantung pada metode pembuatan teks tradisional.
JEVLAB ART
日本語JEVLAB ARTCartShield menggunakan TypeSafe Jev untuk membantu usaha kecil dan menengah dalam mengelola penipuan pembayaran. Alat ini menyediakan pendekatan terstruktur untuk mengevaluasi risiko transaksi dan mengotomatiskan proses disposisi dalam lingkungan e-commerce.
English
JEVLAB NEWSXiaomi telah meluncurkan model multimodal MiMo-V2.6 Pro dan Flash dengan bobot terbuka. Menurut Choi, model Pro mencatatkan skor tertinggi di antara model open-weight pada indeks Artificial Analysis.
JEVLAB ARTJEVLAB ARTProyek ini mendemonstrasikan metode untuk memfilter memori asisten AI menggunakan Jev. Proyek ini berfokus pada pengambilan informasi berdasarkan relevansi, bukan sekadar kemiripan, untuk meningkatkan akurasi interaksi yang sadar konteks.
English
JEVLAB ARTProyek ini mendemonstrasikan peramban web yang dikendalikan suara menggunakan Jev untuk menafsirkan maksud pengguna. Proyek ini terintegrasi dengan Playwright untuk menjalankan perintah navigasi, bertujuan untuk interaksi latensi rendah dengan memproses input suara untuk memicu tindakan peramban secara real-time.
English
OpenRouterSumber daya ini memperkenalkan kerangka kerja evaluasi Ori. OpenRouter mengklaim bahwa Jev menunjukkan kinerja yang jauh lebih cepat dibandingkan model lain dalam pengujian internal mereka, namun hasil ini didasarkan pada tolok ukur pembuatnya dan bukan verifikasi independen.
JEVLAB ARTEnglish
JEVLAB ARTJev Gamecast adalah aplikasi berbasis React untuk penggemar olahraga. Proyek ini menunjukkan arsitektur berbasis tayangan ulang yang memungkinkan pengguna mengajukan pertanyaan dengan tipe Jev pada data olahraga langsung untuk mendapatkan wawasan mendalam tentang pertandingan.
EnglishJEVLAB ARTJev Auto Router mendemonstrasikan sistem perutean per panggilan untuk Codex yang secara dinamis memilih model GPT dan tingkat upaya. Alat ini menggunakan proksi lokal untuk menjaga loop alat dan verifikasi independen untuk mengonfirmasi penyelesaian tugas.
EnglishJEVLAB ARTProyek pengembang ini mendemonstrasikan implementasi kontrol suara untuk macOS. Proyek ini menggunakan Jev sebagai opsi cadangan untuk memproses perintah saat pengenalan suara memerlukan dukungan tambahan dalam eksekusi tugas.
EnglishJEVLAB ARTAlat ini menyediakan antarmuka baris perintah yang ringan dan bebas dependensi untuk berinteraksi dengan TypeSafe Jev. Ini berfungsi sebagai utilitas bagi pengembang yang ingin mengintegrasikan alur kerja Jev langsung ke dalam lingkungan terminal mereka.
EnglishTypeSafe AIDokumentasi ini mendefinisikan kelas PermissionDeniedError dalam SDK TypeSafe AI. Kelas ini merepresentasikan kesalahan akses ditolak HTTP 403, yang mewarisi dari kelas APIError untuk menyediakan akses terstruktur ke kode status, isi respons, dan pengenal permintaan.
JEVLAB ARTEnglish
AckermanDemonstrasi ini menunjukkan Jev menganalisis 700 iklan langsung dalam 40 detik. Pembuatnya mengklaim alur kerja ini memberikan wawasan pemasaran yang cepat dengan biaya rendah, yang menggambarkan potensi evaluasi konten otomatis berkecepatan tinggi dalam lingkungan iklan digital.
English
JEVLAB ARTCerebellum-2B adalah model agen AI non-autoregresif berbasis Qwen3.5-2B. Model ini mendemonstrasikan perutean alat O(1) dan otomatisasi DOM, memberikan alternatif sumber terbuka bagi pengembang yang mengeksplorasi proses pengambilan keputusan agen yang efisien.
EnglishJEVLAB NEWSAnthropic telah meluncurkan Claude Opus 5.5, yang menawarkan performa lebih baik dari Fable 5.1 dengan biaya 40% lebih rendah. Model ini memperkenalkan lima tingkat intensitas penalaran dan peningkatan signifikan dalam kejelasan penulisan.
JEVLAB ARTProyek ini mendemonstrasikan sistem manajemen email otomatis menggunakan Jev. Ini menyediakan pendekatan berbasis konfigurasi untuk mengklasifikasikan, memberi tag, memindahkan, dan menandai pesan masuk, menunjukkan bagaimana model AI TypeSafe dapat diterapkan untuk menyederhanakan alur kerja organisasi kotak masuk pribadi.
EnglishSumber daya ini mengeksplorasi Jev, sebuah sistem yang dirancang untuk pemrosesan bahasa alami menggunakan output terstruktur dan skor kepercayaan. Penjelasan ini mengklarifikasi bahwa Jev bekerja secara berbeda dari model bahasa tradisional dan menyoroti pertimbangan operasional bagi pengembang.
English
Mau BaronDemonstrasi ini menunjukkan Jev mengendalikan beberapa karakter secara otonom dalam lingkungan permainan video. Pembuatnya memamerkan kemampuan sistem untuk melakukan pengambilan keputusan yang cepat dan real-time selama skenario permainan kompetitif.
English
CuaCUA-S1-FORMS adalah model sumber terbuka yang dirancang untuk tugas pengisian formulir. Proyek ini menekankan latensi rendah, bertujuan untuk menyederhanakan proses entri data melalui kemampuan pembelajaran mesin khusus untuk bidang input terstruktur.
JEVLAB ARTEnglish
JEVLAB ARTyoshi adalah proksi pemangkasan konteks untuk Claude Code dan Codex. Alat ini menggunakan Jev untuk mengevaluasi dan menyimpan hanya riwayat yang diperlukan, bertujuan untuk mengoptimalkan penggunaan token bagi agen pengodean AI.
EnglishJEVLAB ARTlocal-jev adalah server offline yang kompatibel dengan API Jev dari TypeSafe, memungkinkan pengguna menjalankan model terbuka kecil secara lokal. Alat ini mendukung tugas klasifikasi, penilaian, dan keputusan ya/tidak tanpa mengirimkan data ke layanan eksternal.
JEVLAB ARTPlugin ini mengintegrasikan alat keputusan TypeSafe Jev System One ke dalam kerangka kerja Hermes Agent. Plugin ini menyediakan fungsi khusus untuk memeriksa, merutekan, menilai, dan mengevaluasi keputusan agen guna meningkatkan logika operasional dan keandalan dalam sistem.
EnglishProyek ini mendemonstrasikan arsitektur agen ringkas yang menggunakan teknik kompresi memori Jev. Proyek ini mengeksplorasi metode untuk mengelola memori yang dapat dicari secara efisien dalam lingkungan terbatas guna meningkatkan retensi konteks.
EnglishJEVLAB ARTPustaka ini menyediakan port Elixir yang aman secara tipe dari SDK AI TypeScript. Ini memungkinkan integrasi LLM terpadu, teks streaming, output terstruktur, dan pemanggilan alat, serta mendukung alur kerja agen menggunakan model Jev.
EnglishDemonstrasi ini menampilkan alur kerja di mana Jev memilih model AI yang berbeda untuk tugas-tugas tertentu. Ini menunjukkan cara menyederhanakan penggunaan model melalui antarmuka terminal tunggal untuk alur kerja yang lebih efisien.
EnglishJEVLAB ARTRepositori ini menyediakan korpus instruksi untuk model AI Jev dan System One. Berisi 119 baris data terstruktur, termasuk parameter choice, noul, dan score, untuk membantu dalam pelatihan atau evaluasi perilaku agen AI TypeSafe.
EnglishJEVLAB ARTProyek ini mendemonstrasikan bot yang memainkan Clash Royale dengan memproses status permainan langsung ke JSON dan meminta keputusan strategis dari Jev. Bot ini menggunakan visi komputer untuk menafsirkan data layar, memungkinkan model memilih langkah tanpa pembelajaran penguatan.
EnglishTypeSafe AIAntarmuka ini mendefinisikan struktur untuk mengembalikan skor evaluasi di TypeSafe AI. Ini menyediakan format standar untuk skor yang diharapkan, rubrik terkait, tingkat kepercayaan, dan distribusi probabilitas untuk kriteria tertentu.
JEVLAB ARTEnglishJEVLAB ARTSumber daya ini menyediakan implementasi typesafe-ai/jev yang dihosting untuk panggilan evaluasi SDK AI. Ini menunjukkan cara mengintegrasikan Jev secara langsung melalui Vercel AI Gateway, sehingga tidak perlu lagi menunggu daftar tunggu TypeSafe untuk operasi tersebut.
EnglishPostingan komunitas ini mengeksplorasi potensi penggunaan Jev melalui TypeSafe AI untuk tugas jaminan kualitas. Sumber daya ini menunjukkan alur kerja konseptual untuk proses pengujian perangkat lunak otomatis menggunakan kemampuan platform.
EnglishProyek ini mendemonstrasikan sistem dukungan adaptif dalam aplikasi menggunakan Jev. Sistem ini memberikan bantuan waktu nyata berdasarkan kesulitan pengguna, membantu navigasi antarmuka yang kompleks dengan mengidentifikasi hambatan secara proaktif selama proses penggunaan aplikasi.
English
JEVLAB ARTProyek ini mendemonstrasikan integrasi di mana Jev digunakan untuk memainkan Pokémon Red. Ini menampilkan model interaksi berbasis giliran di mana AI memproses input untuk menavigasi lingkungan permainan dan menjalankan perintah tertentu selama sesi permainan berlangsung.
EnglishJEVLAB ARTProbably menampilkan harga pasar langsung untuk BTC, ETH, dan XRP. Proyek ini mendemonstrasikan logika pengambilan keputusan beli atau tunggu menggunakan TypeSafe, tanpa melakukan perdagangan finansial yang sebenarnya.
English
Hamilton UlmerEkstensi DuckDB ini memungkinkan klasifikasi baris dalam file CSV, Parquet, atau tabel basis data menggunakan Jev. Pembuatnya melaporkan kecepatan pemrosesan sekitar 10 detik per 1.000 baris dalam pengujian mereka.
JEVLAB ARTEnglishJEVLAB ARTProyek ini mendemonstrasikan integrasi reranking dan routing LlamaIndex dengan TypeSafe Jev. Proyek ini mengeksplorasi penggunaan skor dan pilihan bertipe untuk mengelola proses pengambilan keputusan, dengan tujuan memberikan alternatif yang lebih hemat biaya dibandingkan metode evaluasi LLM-as-judge tradisional.
English
Kirim temuan
한국어
Français
Deutsch
简体中文
繁體中文
Português
ไทย
Italiano
Tiếng Việt
Türkçe
Polski
Русский
4 HIGHLIGHTS
3
Research & data
Agents & browsers
Decisions & routing
Start here
Tools & apps
Creative & growth
Games & real time
Devices & robotics
Markets & experiments
