Invia una scoperta
English
한국어
日本語
Español
Français
Deutsch
简体中文
繁體中文
Português
Bahasa Indonesia
ไทย
Tiếng Việt
Türkçe
Polski
Русский
Torna al laboratorioJEVLAB / FIELD NOTES
Novità dal laboratorio
Un elenco di lettura datato di risorse appena aggiunte e JEVLAB NEWS. Torna per vedere cosa è cambiato o segui il feed RSS nel tuo lettore.
Ricorda questa visita su questo browser per evidenziare le nuove aggiunte la prossima volta. Nessun accesso o tracciamento cross-device.
Le date mostrano quando un elemento è diventato disponibile in JEVLAB, in UTC, non quando è stata pubblicata la sua fonte originale. Le modifiche di sola traduzione non contano come nuove risorse.
36
Simulazione di raccolta della spazzatura MOSS
Questa simulazione mostra MOSS che raccoglie rifiuti seguendo istruzioni specifiche. Il progetto funge da dimostrazione sperimentale per l'applicazione di decisioni automatizzate nella pulizia urbana, senza rappresentare un'implementazione verificata in contesti reali.
x.comjevchat
jevchat è un progetto di chatbot di ricerca progettato per rispondere alle domande digitate dagli utenti. Questo repository funge da dimostrazione funzionale dei modelli di interazione conversazionale all'interno di una più ampia raccolta di strumenti di elaborazione del linguaggio.
github.comadvocaat
advocaat è un client compatto e type-safe per interrogare modelli di IA sui propri dati. Il progetto mostra un'implementazione di TypeSafe Jev per facilitare interazioni strutturate tra set di dati locali e intelligenza artificiale.
github.comAzioni rapide contestuali per gli appunti
Questo strumento per macOS mostra un flusso di lavoro per eseguire azioni automatiche basate sul contenuto degli appunti. L'obiettivo è migliorare la produttività offrendo scorciatoie intelligenti adattate ai dati copiati dall'utente.
x.comScacchi blitz con Jev V13
Questo esperimento mostra Jev V13 in competizione in partite di scacchi blitz contro modelli linguistici all'avanguardia. La dimostrazione illustra come diverse architetture di IA gestiscono il processo decisionale strategico e il gioco tattico in un ambiente competitivo a tempo limitato.
x.comCartShield
CartShield utilizza TypeSafe Jev per assistere le piccole e medie imprese nella gestione delle frodi nei pagamenti. Questo strumento offre un approccio strutturato per valutare i rischi delle transazioni e automatizzare i processi di disposizione negli ambienti di e-commerce.
github.compdoom-protocol
Questo progetto presenta uno sparatutto a piattaforme cooperativo in cui un agente TypeSafe Jev agisce come compagno di squadra. Dimostra un'integrazione sperimentale di agenti IA autonomi in un ambiente di gioco frenetico per facilitare dinamiche di gioco collaborative tra giocatore e IA.
github.comjevfire
jevfire implementa il processo decisionale parallelo ispirato a JEV per LLM basati su CUDA. Il progetto fornisce un'API compatibile con vLLM ed esempi di agenti di gioco per dimostrare l'elaborazione simultanea di decisioni da un singolo contesto.
github.comswitchloom
switchloom è un sistema di routing dei modelli deterministico per agenti di codifica. Dimostra un meccanismo specializzato per gestire la selezione dei modelli, evidenziando le funzionalità relative all'integrazione di Codex per attività di programmazione automatizzate.
github.comConsoleChaosRacing guidato da Jev
Questo progetto dimostra l'integrazione di Jev per gestire le decisioni di guida all'interno di un'interfaccia di gioco di corse. Evidenzia un approccio sperimentale all'utilizzo della logica autonoma per gli input di controllo in tempo reale in un ambiente simulato.
x.comEsperimento di focus group pubblicitario Jev
Questo esperimento dimostra l'uso di Jev per simulare trenta diverse persone per valutare i contenuti pubblicitari. Esplora come gli agenti automatizzati possono decidere se continuare a scorrere o fermarsi su centinaia di annunci per analizzare i modelli di coinvolgimento.
x.comask-jev-skill
Questo progetto fornisce una competenza per Hermes e altri agenti IA per interagire con Jev. Dimostra come integrare piattaforme di agenti esterni con i servizi Jev per facilitare query strutturate e sicure all'interno di flussi di lavoro automatizzati.
github.comFramework di micro-decisioni di Jev AI
Questa guida illustra l'architettura centrale di Jev AI, descrivendo in dettaglio tre tipi di micro-decisioni. La risorsa aiuta a comprendere come il sistema elabora scelte operative granulari per facilitare i flussi di lavoro decisionali automatizzati.
youtube.comjev-acento
Questo progetto di ricerca esamina come l'architettura Jev gestisce l'elaborazione della lingua spagnola. Funge da audit sperimentale per valutare le prestazioni linguistiche e la gestione dei caratteri all'interno del framework Jev.
github.comjev-trader
Questo progetto dimostra un'implementazione di trading automatizzato utilizzando Jev sul mercato Kuru MON-USDC. Esegue una decisione di trading per ogni blocco della blockchain Monad, mostrando come gli agenti Jev possano interagire con la liquidità degli exchange decentralizzati.
github.comtypesafeai-go
Questo repository fornisce un SDK Go per interagire con l'API di TypeSafe AI. Consente agli sviluppatori di integrare le funzionalità di TypeSafe AI direttamente nelle applicazioni Go fornendo metodi client strutturati per la comunicazione con l'API.
github.cominvalidate
invalidate offre un livello di invalidazione per la memoria dell'IA basato su TypeSafe Jev. Il sistema assegna una durata ai fatti memorizzati e li invalida automaticamente quando emergono nuove prove contrastanti.
github.comcapture
capture è uno strumento di diario vocale per Mac che utilizza Jev per ordinare i contenuti. Si integra con Notion per organizzare le voci registrate, offrendo un flusso di lavoro semplificato per documentare pensieri e attività quotidiane.
github.comEsempio di guardrail Jev per agentgateway
Questo esempio dimostra l'integrazione di Jev come guardrail per i prompt all'interno del proxy agentgateway. Mostra come gli sviluppatori possono implementare il filtraggio automatico delle richieste insieme a funzioni di tracciamento e monitoraggio dei costi per le interazioni LLM.
github.comjev-mcp-dispatcher
Questo progetto dimostra un metodo per eseguire chiamate a strumenti del Protocolo di Contexto di Modelo utilizzando Jev. Consente agli sviluppatori di attivare funzioni specifiche tramite input in linguaggio naturale senza l'ausilio di un modello linguistico di grandi dimensioni.
github.comDimostrazione di elaborazione email con Jev
Questa dimostrazione mostra Jev mentre esegue attività di categorizzazione, valutazione della priorità, rilevamento spam e previsione delle risposte. Il creatore riferisce di aver testato queste funzionalità su un set di 1.000 email per valutare le prestazioni del sistema nella gestione dei flussi di lavoro della posta in arrivo.
youtube.comjev-semgrep
Questo strumento consente la ricerca semantica nel codice valutando le righe in base al loro significato. Gli sviluppatori possono combinare operatori logici per filtrare il codice tra diverse lingue basandosi sull'intento concettuale anziché solo su corrispondenze letterali.
github.comjev-align
Questo strumento da riga di comando facilita l'apprendimento attivo integrando il feedback umano con GEPA. Dimostra un flusso di lavoro per perfezionare le definizioni delle decisioni Jev attraverso processi iterativi di etichettatura e allineamento.
github.comjev-bun1
Questo repository funge da guida introduttiva per gli sviluppatori che desiderano integrare Jev nei propri progetti utilizzando l'SDK TypeScript. Dimostra i passaggi di configurazione fondamentali necessari per iniziare a lavorare con i componenti TypeSafe AI in un ambiente Bun.
github.comConcetto di stato in TypeSafe AI
Questa documentazione ufficiale definisce il concetto di stato all'interno del framework TypeSafe AI. Spiega come la gestione dello stato funga da componente fondamentale per mantenere la coerenza e il contesto nelle interazioni IA e nei flussi di lavoro complessi.
docs.typesafe.aiCreazione di beat tramite comando vocale
Questa dimostrazione mostra un utente che crea beat musicali tramite comandi vocali in tempo reale rivolti a Jev. Illustra un'interfaccia sperimentale per la produzione audio che si basa sull'input in linguaggio naturale per manipolare e organizzare gli elementi sonori.
x.comJevTest
JevTest è un framework per test esplorativi del browser limitati che utilizza Jev. Consente agli sviluppatori di implementare asserzioni deterministiche e generare prove riproducibili per supportare i flussi di lavoro di garanzia della qualità automatizzata negli ambienti web.
github.comAgente Jev in Minecraft
Questa dimostrazione in fase di sviluppo mostra il modello Jev mentre naviga nell'ambiente di Minecraft. L'autore illustra l'agente che esegue compiti di sopravvivenza di base, come evitare attivamente entità ostili come gli zombi durante la notte.
reddit.comKiru Hai Coach
Questo strumento funge da assistente per il mahjong che utilizza Jev per suggerire quali tessere scartare. È progettato per aiutare i giocatori a migliorare il processo decisionale durante le partite offrendo orientamento strategico in lingua giapponese.
github.comTetris con decisioni Jev in tempo reale
Questo progetto dimostra Jev che gioca a Tetris prendendo decisioni in tempo reale per spostare i blocchi. Mostra l'applicazione della logica basata su Jev in un ambiente arcade classico per gestire lo stato del gioco e i movimenti.
x.comRicerca di riferimenti visivi
Questo strumento dimostra un flusso di lavoro basato su Jev che recupera e genera una raccolta di 100 immagini da archivi come la NASA e il The Met. Mostra come gli utenti possono aggregare rapidamente riferimenti visivi basati su un singolo prompt.
x.comWorkflow evals
Questa risorsa descrive la metodologia utilizzata per valutare i flussi di lavoro di System One. Fornisce dati sulle prestazioni comparativi tra vari modelli, offrendo un approccio strutturato per valutare l'affidabilità e la qualità dell'output dei flussi di lavoro AI nelle applicazioni pratiche.
evals.typesafe.aiFan-out speculativo
Questa riferimento di TypeSafe AI spiega il pattern di fan-out speculativo. Dimostra come migliorare la reattività del sistema avviando più richieste simultanee e selezionando il primo risultato riuscito per ridurre la latenza nei flussi di lavoro basati su IA.
docs.typesafe.aisimple-jev
Questo progetto fornisce un'utilità per trasformare modelli linguistici open source in classificatori o endpoint Jev. Dimostra un approccio semplificato per gli sviluppatori per implementare capacità decisionali utilizzando architetture di modelli esistenti senza la necessità di infrastrutture complesse.
github.comjevtest
jevtest fornisce matcher di test semantici per Vitest e Jest basati sul modello Jev. Consente di scrivere le aspettative di test in inglese semplice e di ricevere probabilità calibrate per le asserzioni.
github.comMakerMap
MakerMap è uno strumento di scoperta che utilizza la tecnologia Jev per connettere gli utenti con i creatori locali. L'autore sostiene che la piattaforma offra un'elevata precisione nella ricerca di artigiani, sebbene tali prestazioni non siano state verificate in modo indipendente.
x.com
