Kirim temuan
English
한국어
日本語
Español
Français
Deutsch
简体中文
繁體中文
Português
ไทย
Italiano
Tiếng Việt
Türkçe
Polski
Русский
Kembali ke labJEVLAB / FIELD NOTES
Segar dari lab
Daftar bacaan bertanggal dari sumber daya yang baru ditambahkan dan BERITA JEVLAB. Kembali untuk melihat apa yang berubah, atau ikuti umpan RSS di pembaca Anda sendiri.
Ingat kunjungan ini di browser ini untuk menyoroti penambahan baru di lain waktu. Tidak ada pelacakan masuk atau lintas perangkat.
Tanggal menunjukkan kapan item tersedia di JEVLAB, dalam UTC, bukan kapan sumber aslinya diterbitkan. Pengeditan terjemahan saja tidak dihitung sebagai sumber daya baru.
36
Dampak ekonomi dari kecerdasan buatan
CEO Nvidia Jensen Huang menyatakan bahwa AI sedang membentuk kembali ekonomi global dengan menciptakan industri produksi kecerdasan berskala triliunan dolar. Transformasi ini dipandang sebagai peluang besar untuk reindustrialisasi melalui pembangunan infrastruktur fisik yang masif.
threads.comrust-sysone
Klien Rust tidak resmi ini menyediakan antarmuka yang aman secara tipe untuk berinteraksi dengan System One TypeSafe AI. Ini menunjukkan API yang lancar untuk membangun permintaan dan menangani respons yang diketik, termasuk penggunaan token dan estimasi biaya.
github.comdemo-symfony-typesafe
Proyek ini mendemonstrasikan cara menggunakan Jev dan Symfony AI untuk mengategorikan permintaan dukungan publik secara otomatis. Ini menunjukkan pemrosesan asinkron, pembatasan laju, dan pembaruan dasbor waktu nyata menggunakan komponen Symfony untuk mengklasifikasikan maksud, urgensi, dan laporan bug.
github.compi-typesafe
pi-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.
github.comJev DSPy Lab
Jev DSPy Lab menyediakan alat untuk merekam, memutar ulang, dan melakukan tolok ukur keputusan TypeSafe AI dalam alur kerja DSPy. Pengembang dapat mengukur kalibrasi, risiko selektif, latensi, dan biaya yang dimodelkan menggunakan analisis offline yang deterministik.
github.comjev-usecases
Repositori ini menyediakan implementasi Python untuk model Jev dari TypeSafe AI, yang menunjukkan cara menggunakan probabilitas terkalibrasi untuk pengambilan keputusan otomatis dan terstruktur dalam perangkat lunak. Ini mencakup berbagai kasus penggunaan seperti triase keamanan, pemrosesan faktur, dan pelindung untuk model generatif.
github.comjevymarket
jevymarket adalah bot perdagangan eksperimental untuk Polymarket yang menggunakan model keputusan Jev untuk menghitung probabilitas. Alat ini menggabungkan riset berbasis web dengan analisis terstruktur Jev untuk mengidentifikasi dan mengeksekusi perdagangan berdasarkan margin yang dapat dikonfigurasi.
github.comlkclean
lkclean adalah ekstensi Chrome yang memfilter feed LinkedIn menggunakan Jev. Alat ini menyembunyikan konten umpan balik atau promosi yang tidak relevan serta memberikan penjelasan untuk setiap keputusan yang diambil oleh model.
github.comjev-test-filter
jev-test-filter menggunakan Jev untuk menganalisis git diff dan mengidentifikasi pengujian mana yang terpengaruh oleh perubahan kode. Alat ini secara otomatis menghasilkan dan menjalankan argumen filter yang diperlukan untuk penguji seperti vitest, Playwright, cargo test, dan go test.
github.comslop-filter
Ekstensi Chrome ini mengidentifikasi dan menyembunyikan konten buatan AI di media sosial. Alat ini menggunakan TypeSafe Jev untuk memberi skor pada postingan berdasarkan pola linguistik tertentu, memungkinkan pengguna menyesuaikan bobot deteksi sesuai dengan penilaian pribadi mereka.
github.comjev-reranker
jev-reranker adalah pustaka Python yang menggunakan API Jev untuk memfilter dan menyusun ulang hasil pencarian dalam alur RAG. Pustaka ini menyediakan ambang batas yang dapat dikonfigurasi untuk menghapus dokumen yang tidak relevan serta mendukung permintaan sinkron dan asinkron.
github.comjev-minesweeper
Proyek ini mendemonstrasikan penggunaan model AI Jev untuk menyelesaikan permainan Minesweeper. Proyek ini menerapkan pola fan-out spekulatif dan perutean berbasis kepercayaan untuk menanyakan probabilitas ranjau, serta membandingkan kinerjanya dengan pemecah deterministik.
github.comLLMtoJev
LLMtoJev adalah alat yang menganalisis prompt LLM untuk mengidentifikasi keputusan terbatas yang cocok untuk migrasi ke primitif Jev. Alat ini membantu mengekstrak tugas klasifikasi, penilaian, dan logika boolean untuk mengoptimalkan struktur prompt generatif.
github.comtypesafe-go
Repositori 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.
github.comPencarian Sewa Hearth
Hearth adalah agen otonom yang menggunakan TypeSafe Jev untuk mencari di berbagai platform penyewaan. Alat ini menggerakkan browser untuk mengumpulkan daftar properti dan menyajikannya dalam satu ringkasan, dengan fokus pada pembacaan data tanpa melakukan transaksi.
github.comjev-rs
jev-rs adalah mesin berbasis Rust yang menyediakan penilaian System One yang kompatibel dengan TypeSafe dari LLM. Mesin ini mengekstrak log-probabilitas untuk tugas noul, choice, dan score tanpa menghasilkan teks, serta menyediakan alat untuk kalibrasi lokal dan evaluasi akurasi model.
github.comjev-voice-control
Aplikasi menu-bar macOS ini mengubah perintah suara menjadi tindakan terstruktur menggunakan Jev, model System One yang memberikan keputusan bertipe alih-alih teks yang dihasilkan. Aplikasi ini menggabungkan eksekusi lokal deterministik dengan interaksi UI berbasis AI untuk mengontrol aplikasi dan pengaturan sistem.
github.comJev AI System One
Jev AI adalah model sistem satu yang dirancang untuk integrasi perangkat lunak, menyediakan keputusan yang diketik dan dikalibrasi seperti pilihan, skor, atau probabilitas. Ini bertujuan untuk menggantikan output teks LLM dengan data terstruktur untuk memungkinkan pengambilan keputusan terprogram yang langsung.
github.comjev-grand-prix
Proyek ini mendemonstrasikan simulasi balap F1 di mana Jev bertindak sebagai pengemudi dengan memilih jalur balap dan pedal. Pendekatan hibrida digunakan di mana kode menangani eksekusi fisik sementara Jev mempelajari batas kecepatan setiap tikungan selama beberapa putaran.
github.comJevmoji
Jevmoji adalah alat yang menggunakan model Jev dari TypeSafe untuk memberi skor dan mengambil emoji terkait berdasarkan input pengguna. Ini menunjukkan cara mengintegrasikan penilaian semantik berbasis AI dengan pencocokan kata kunci lokal untuk penemuan emoji.
github.comjev-practice-speed
Demo WebGL ini memungkinkan Anda bermain permainan kartu Speed melawan CPU yang ditenagai oleh Jev dari TypeSafe AI. Aplikasi ini mengukur dan menampilkan kecepatan serta akurasi keputusan Jev secara real-time, dengan validator mekanis untuk memastikan kepatuhan aturan permainan.
github.comjev-information-extraction
Proyek ini mendemonstrasikan cara menggunakan model Jev untuk mengekstrak informasi dari dokumen PDF. Proyek ini menyediakan antarmuka interaktif untuk memberi peringkat pada potongan teks berdasarkan pertanyaan yang ditentukan pengguna, memvisualisasikan bukti langsung pada halaman dokumen asli.
github.comjev-connector
Plugin WordPress ini mengintegrasikan API TypeSafe System One, memungkinkan pengembang untuk meminta data terstruktur seperti probabilitas, kategori, dan skor dari konten. Plugin ini memanfaatkan API Connectors WordPress untuk manajemen kunci yang aman tanpa menggunakan fitur teks generatif.
github.comtypesafe-ai-go
SDK Go yang dikelola komunitas ini menyediakan antarmuka terstruktur untuk API evaluasi TypeSafe AI System One. SDK ini menyertakan pembangun lancar, definisi pertanyaan bertipe, dan logika percobaan ulang bawaan dengan backoff eksponensial untuk memfasilitasi interaksi yang andal dengan layanan evaluasi.
github.comHermes dan Jev bermain Minecraft
Proyek ini mendemonstrasikan arsitektur agen di mana Hermes merencanakan dan Jev memilih tindakan terbatas untuk bermain Minecraft. Proyek ini mereproduksi speedrun Ender Dragon yang sukses, menunjukkan bahwa pemeriksaan validitas sisi harness dan pengontrol khusus mengungguli LLM umum dalam efisiensi dan biaya.
github.comJev Realtime Trading
Aplikasi desktop ini mendemonstrasikan sistem perdagangan kertas yang menggunakan model Jev dari TypeSafe untuk menganalisis data pasar langsung. Sistem ini mengeksekusi perdagangan simulasi berdasarkan aturan yang telah ditentukan, menyediakan antarmuka visual untuk memantau keputusan agen tanpa menggunakan modal nyata.
github.comArena AI Laya vs Jev
Alat ini menyediakan lingkungan pengujian komparatif di mana model Laya dan Jev bersaing dalam permainan Snake dan pertarungan. Ini menunjukkan bagaimana model AI yang berbeda menangani tugas pengambilan keputusan waktu nyata di bawah kondisi dan batasan kinerja yang identik.
github.comjev-benchmark
Repositori ini menyediakan tolok ukur yang dapat direproduksi untuk Jev dari TypeSafe AI, mengevaluasi kinerjanya dalam klasifikasi risiko pemanggilan alat agen. Ini menguji akurasi, latensi, dan keandalan skor kepercayaan di berbagai skenario tugas yang jelas, ambigu, dan adversarial.
github.comwatfile
watfile adalah alat baris perintah yang mengotomatiskan pengorganisasian file dengan mengklasifikasikannya ke dalam folder menggunakan AI. Alat ini menggunakan TypeSafe AI Jev atau model Laya lokal untuk menganalisis konten dokumen dan menyortirnya ke kategori yang sesuai.
github.comtypesafe-jev-mcp
Server MCP ini mengintegrasikan model Jev TypeSafe sebagai alat evaluasi bertipe untuk agen AI. Ini menunjukkan cara memproses status dan pertanyaan terstruktur untuk mengembalikan output terkategorisasi seperti pilihan, skor, dan probabilitas untuk alur kerja pengambilan keputusan otomatis.
github.comawesome-jev
Direktori ini berfungsi sebagai pusat komunitas untuk ekosistem TypeSafe Jev. Ini mengumpulkan SDK resmi, demo berbasis agen, dan proyek eksperimental yang menggunakan model System One untuk tugas pengambilan keputusan terstruktur di berbagai aplikasi.
github.comDokumentasi respons API TypeSafe
Dokumentasi ini merinci struktur SystemOneResponse dalam SDK Python TypeSafe. Ini menjelaskan bagaimana API mengembalikan jawaban terstruktur, skor kepercayaan, dan metadata penggunaan token untuk berbagai jenis pertanyaan.
docs.typesafe.aiAPI Pertanyaan TypeSafe AI
Dokumentasi ini menguraikan SDK Python untuk TypeSafe AI, yang berfokus pada pendefinisian pertanyaan ya/tidak, pilihan, dan skor. Ini menunjukkan cara menyusun status dan kriteria menggunakan objek atau kamus untuk memfasilitasi interaksi terstruktur dengan model AI.
docs.typesafe.aiTypeSafe AI SDK RetryPolicy
Dokumentasi ini merinci kelas RetryPolicy untuk SDK Python TypeSafe AI. Ini menjelaskan cara mengonfigurasi upaya percobaan ulang, strategi backoff, jitter, dan kode status HTTP tertentu untuk menangani kesalahan jaringan sementara dan masalah koneksi API secara efektif.
docs.typesafe.aiAPI Sinkron TypeSafeClient
TypeSafeClient menyediakan antarmuka sinkron untuk berinteraksi dengan API TypeSafe AI. Pengembang dapat mengonfigurasi autentikasi, kebijakan percobaan ulang, dan batas waktu, serta mencantumkan model dan melakukan kueri data terstruktur.
docs.typesafe.aiPenanganan Pengecualian SDK TypeSafe
Dokumentasi ini menguraikan hierarki pengecualian untuk SDK Python TypeSafe. Ini merinci bagaimana pengembang dapat menangani berbagai kesalahan API secara terprogram, termasuk kode status HTTP, kegagalan koneksi, waktu tunggu, dan masalah validasi respons selama integrasi.
docs.typesafe.ai
