Jevのリリース投稿
ドイゴ・アレイダがTypeSafeの構造化意思決定モデルであるJevを紹介します。このリソースでは、モデルの基本的なアプローチ、具体的な活用例、および作成者が報告したパフォーマンス指標について解説しています。
ドイゴ・アレイダがTypeSafeの構造化意思決定モデルであるJevを紹介します。このリソースでは、モデルの基本的なアプローチ、具体的な活用例、および作成者が報告したパフォーマンス指標について解説しています。
TypeSafeは公式に研究ラボを立ち上げ、Jevを開発者コミュニティに公開しました。この発表にはドイゴ・アレイダによるローンチ映像が含まれており、プロジェクトのミッションと今後の方向性に関する基礎的な背景を提供しています。
TypeSafeはJevの待機リストを廃止し、一般公開を開始しました。開発者は公式コンソールを通じて、独自のアプリケーションに型付き意思決定機能を統合し、その動作を試すことができます。
TypeSafeはJevの型付き出力アプローチを強調しています。アプリケーションは状態と質問を提供し、確率、選択肢、スコアに基づいて動作します。リンクされた発表では、Venice APIの統合も紹介されています。
Start with the Launch Post. Explore four official signals.
1,262 件の資料
AI-assisted summaries and translations. Check original sources for context and performance claims.
Jev trades 15-minute and 1-hour BTC, ETH, and SOL markets on Kalshi.
Jev HOLDFIT 49%CAT 98%
このプロジェクトは、Jevを使用したきめ細かなロボット制御を実証します。物理ベースのプレビューと構成可能なLIBEROタスクを提供し、ユーザーがロボット操作やシミュレーション環境を実験できるように設計されています。
Source-linked curation
このデモンストレーションでは、Jevが37ブランドの広告724件を処理する様子を紹介しています。エージェントが広告の構成要素やフォーマットを特定し、迅速なマーケティング分析を支援する仕組みを実証しています。
Jev HOLDFIT 53%CAT 68%
RoboJEVは、MuJoCoシミュレーション環境において、ロボットアームの2段階Jev制御システムを実装した開発者プロジェクトです。ハードウェアに焦点を当てた制御ロジックを検証するための実験的な試みを示しています。
Source-linked curation
このデモンストレーションでは、Jevがビデオゲーム環境内で複数のキャラクターを自律的に操作する様子を紹介しています。開発者は、対戦型ゲームプレイにおいてシステムが迅速なリアルタイムの意思決定を行う能力を実証しています。
Jev HOLDFIT 54%CAT 97%
このリポジトリは、Qwen3.5-0.8Bアーキテクチャに基づくJevスタイルのキャリブレーション済み意思決定モデルを実証しています。小型言語モデル環境における選択、スコア、およびNoul意思決定フレームワークの実装を調査します。
Source-linked curation
Typed, confidence-aware agent skill routing with TypeSafe Jev.
JEVLAB ART
Jev HOLDFIT 75%CAT 62%
A code search tool for agents to find behavior patterns instead of text strings.
Jev HOLDFIT 40%CAT 62%
A community post about using Jev to efficiently crawl job listings from company websites, significantly reducing time compared to an LLM.
Jev HOLDFIT 62%CAT 94%
Sort by meaning: order lines along a plain-English dimension, from pairwise comparisons judged by TypeSafe's Jev model.
Jev HOLDFIT 52%CAT 35%
このリソースは、PadFlowの土地開発データから派生した型決定ベンチマークを提供します。匿名化されたスキーマと、TypeSafe Jevのような信頼度調整済みモデルの構造化された意思決定タスクにおける性能をテストするためのランナーが含まれています。
Source-linked curation
この開発者プロジェクトは、モデル処理の前にツール結果をフィルタリングするJevの仕組みを実証しています。エージェントベースのシステムにおいて、データ入力を効率化することで運用効率の向上を目指しています。
Source-linked curation
A teleprompter of talking points that checks each one off as you cover it, using TypeSafe's Jev Score questions.
Jev HOLDFIT 66%CAT 70%
Visual Jev lab for multiple games and emulator platforms.
Jev HOLDFIT 51%CAT 90%
jev-meは、Jevがユーザーのアイデアを尋問し分析する対話型ツールです。このプロジェクトは、批判的な質問と論理的な評価を通じて、アイデアの妥当性を検証するためのブレインストーミング支援機能を提供します。
Source-linked curation
この実験では、Jevを検索リランカーとして評価し、標準的なベクトル検索と比較して限定的な改善しか見られないことを示しています。作成者は、評価手法によって結果が大きく異なり、一貫した性能向上は確認できなかったと報告しています。
Jev PASSFIT 76%CAT 99%
A curated list of awesome Jev / TypeSafe System One applications, libraries, and resources.
JEVLAB ART
Jev PASSFIT 74%CAT 68%
このリソースは、プライベートな微調整済み分類器と標準モデルとの間の一致精度比較を記録しています。カスタムトレーニングされたベンチマークに対して分類出力を評価する際の意思決定プロセスに関する洞察を提供します。
Source-linked curation
このプロジェクトは、Jevを活用して1,000本以上のAI研究論文を分類する手法を実証しています。学術文書の整理プロセスを自動化し、効率化とコスト削減を実現するための実践的な事例として機能します。
Jev HOLDFIT 64%CAT 88%
Fork of OpenPoke where the yes/no decisions go to Jev instead of Claude Sonnet, with a same-inputs A/B against the replaced LLM decision and a 43,776-request adversarial run on the injection gate.
Jev PASSFIT 79%CAT 77%
TypeSafeはJevの待機リストを廃止し、一般公開を開始しました。開発者は公式コンソールを通じて、独自のアプリケーションに型付き意思決定機能を統合し、その動作を試すことができます。
Jev PASSFIT 88%CAT 100%
Use Jev (TypeSafe's System One model) as a calibrated reranker: one call, up to 30 documents, a probability per document. Apache-2.0.
Jev PASSFIT 70%CAT 69%
Ephraim Duncan氏によるこのデモは、Jevで構築されたルーティングシステムを紹介しています。このプロジェクトは、Jevフレームワークを使用して、特定の要求を処理する最適なAIモデルを動的に判断する方法を実証しています。
Jev HOLDFIT 69%CAT 98%
AgentRun leverages Jev for creating self-sufficient agent workflows.
Jev HOLDFIT 54%CAT 91%
A real-time computer assistant using Jev and local Whisper to process voice input, classify actions, and interact with the screen through a Swift app for accessibility.
Jev PASSFIT 71%CAT 67%
Jev plays Tetris by making real-time decisions to move blocks.
Jev HOLDFIT 66%CAT 99%
このツールは1,280万件のバイラル動画を分析し、データに基づいたソーシャルメディア用スクリプトを生成します。制作者はデータに裏打ちされたコンテンツ作成が可能であると主張していますが、実際の効果はユーザーの活用方法に依存します。
Jev HOLDFIT 17%CAT 91%
このリポジトリは、TypeSafe AIサービス向けの非公式Go SDKを提供します。開発者が構造化されたクライアントインターフェースを通じて、GoベースのアプリケーションにTypeSafe AI機能を統合する方法を実証しています。
Source-linked curation
If you're experimenting with jev it will be easier from here.
Jev HOLDFIT 55%CAT 57%
Voice command integration for the Autumn billing dashboard to streamline tasks.
Jev HOLDFIT 9%CAT 68%
このTypeSafe AI公式リファレンスは、構造リカバリの手法を解説しています。非構造化モデルの出力を、後続のアプリケーション統合に適した一貫性のある機械可読データ構造へと確実に解析・整形する方法を実証しています。
Jev HOLDFIT 85%CAT 57%
⚡ Sub-100ms cognitive reflexes for autonomous coding agents. Powered by TypeSafe AI's Jev & get-fable.
Jev PASSFIT 70%CAT 94%
このツールは、Piエージェントが割り当てられたタスクを確実に完了させるための管理レイヤーを提供します。アクティブなプロセスを監視し、作業完了前に終了したエージェントを自動的に再起動します。
Source-linked curation
このプロジェクトは、JevとLiteLLMを統合し、適切な言語モデルを動的に選択するオープンソースルーターを提供します。AIエージェントのワークフロー内で型安全なモデルルーティングを実装する方法を実証しています。
Source-linked curation
本ガイドでは、LangChainワークフローにJevを統合し、モデル間でリクエストをルーティングする方法を解説します。実行中に発生しうる危険なツール呼び出しを特定し、ブロックするための安全対策の実装に焦点を当てています。
JEVLAB ARTSource-linked curation
Minimal agent loop where Jev directs control flow and a LangChain chat model writes argument values and the final response.
Jev HOLDFIT 65%CAT 90%
このプロジェクトは、コーディングエージェントのトークン消費量を削減することを目的としたMCPサーバーを実装しています。データ処理を効率化するルーティング手法を提示していますが、実際の開発ワークフローにおける有効性はユーザー自身で検証する必要があります。
JEVLAB ARTSource-linked curation
このリソースは、セキュリティワークフローへのJevの統合を実証しています。作成者は、Jevがセキュリティパイプラインの効率を向上させ、より小さなモデルと比較して高い精度を維持しつつ、コストを5倍削減し処理を高速化すると主張しています。
JEVLAB ARTSource-linked curation
このプロジェクトは、識別的モンテカルロ木探索の実装を実証しています。TypeSafe Jev System OneプリミティブとGeminiを統合し、エージェントフレームワーク内での構造化された意思決定プロセスを促進する方法を示しています。
Source-linked curation
本リソースは、System One モデルの主要なプリミティブについて解説しています。ベンダーのワークフロー評価や価格設定構造の概要を提供しており、これらの特定の AI モデルアーキテクチャを調査するユーザー向けの入門ガイドとして機能します。
Source-linked curation
A free AI tool built on Jev that quickly scans text for low-quality content, processing around 10,000 words in 2 seconds.
Jev HOLDFIT 65%CAT 62%
jev4kは、Jevモデルを操作するためのKotlin DSLおよびクライアントインターフェースを提供します。このツールは、Kotlinエコシステムで開発を行うエンジニア向けに、型安全な抽象化レイヤーを提供することで統合プロセスを簡素化します。
Source-linked curation
このコミュニティ投稿では、JevをAIエージェントのための高速かつ低コストな意思決定レイヤーとして活用する可能性が提案されています。Jevを統合することで、複雑なタスク実行のための軽量な制御メカニズムを提供し、エージェントのワークフローを効率化できると説明しています。
Source-linked curation
このプロジェクトは、Jevをアプリケーションインターフェースに統合し、スマートな自動入力機能を提供します。自動化された提案を実装することで、ユーザーのデータ入力プロセスを効率化し、デジタルフォーム内での操作性を向上させる方法を示しています。
Source-linked curation
Typed decisions from a System One model. An uncertain answer is a different type from a confident one — and the compiler makes you handle it.
Jev HOLDFIT 39%CAT 78%
このプロジェクトは、中古品の検索と意思決定を自動化するエージェントを紹介しています。開発者は、このシステムが1分間に26件のリストを処理し、迅速な評価によってユーザーの購入判断をサポートすると主張しています。
Jev HOLDFIT 17%CAT 93%
このリポジトリは、System Oneモデルを支える研究論文とオープンソースの再現プロジェクトをまとめたリストです。Jevエコシステムにおける基礎文献や実践的な実装例を調査する開発者や研究者にとっての参考資料となります。
JEVLAB ARTSource-linked curation
Jev DSH 决策引擎|面向 Agent Harness 的结构化决策插件。原生支持 DeepSeek Harness,通过 iPolloWork 支持 OpenCode、Codex Harness。
Jev HOLDFIT 57%CAT 97%
Neovim popup for jev-lens verdicts: do I need to look, which files, and strip the debris.
Jev HOLDFIT 62%CAT 49%
このコレクションは、Jevの意思決定ロジックによって駆動されるインタラクティブなボードゲームを紹介しています。従来のボードゲーム形式に自動化された意思決定システムを統合する実用的なデモンストレーションです。
Source-linked curation
このエージェントプラグインは、Jevを活用してセッション圧縮の最適なタイミングを判断します。コンテキスト管理の効率化を目的としており、セッションデータを統合すべきタイミングについて自動化されたガイダンスを提供します。
Source-linked curation
このツールはJevを活用して編集コンテンツを評価します。テキストではなく確率スコアを出力する手法を採用しており、従来のモデルと比較して高速かつ低コストな分析が可能であることを示しています。
Source-linked curation
このTypeSafe AIリファレンスガイドは、モデル出力の信頼性を向上させるための自己整合性手法を解説しています。複雑な論理タスクに取り組む際、複数の推論経路を評価して最も整合性の高い回答を選択する方法を示しています。
Jev PASSFIT 90%CAT 71%
Jev-assisted file retrieval and request caching for faster Pi workflows.
JEVLAB ART
Jev HOLDFIT 61%CAT 57%
TypeSafe structured-output provider for RubyLLM 2.
Jev HOLDFIT 61%CAT 30%
この実験では、Jevがチェスの対局中に合法的な手を指す様子を紹介しています。作成者は、Jevのパフォーマンスを既存の推論モデルと比較し、ゲームのルール内での意思決定能力を検証しています。
JEVLAB ARTSource-linked curation
このプロジェクトは、エージェントシステムにおけるJevを用いたスキルルーティングの実装例です。コミュニティ主導の開発パターンを活用し、自律型システムにおけるタスクの割り当てや意思決定プロセスをどのように管理できるかを示しています。
Source-linked curation
An educational Jev-like visual inference experiment on Apple Silicon: shared context, direct candidate scoring, and local visual demos.
Jev HOLDFIT 43%CAT 71%
A research project on GitHub uses Jev with Qwen3 models on an NVIDIA DGX Spark system.
Jev HOLDFIT 65%CAT 75%
このプロジェクトは、TypeSafe Jevエージェントがチームメイトとして参加する協力型プラットフォームシューティングゲームです。高速なゲーム環境に自律型AIエージェントを統合し、プレイヤーとAIによる協力的なゲームプレイのダイナミクスを実験的に示しています。
Source-linked curation
A community post compares Jev's performance to Astra in gaming scenarios, highlighting its unique approach.
Jev HOLDFIT 61%CAT 69%
このリポジトリは、JevとTypeSafe AIの統合に関する公開デモを提供します。Jevエコシステム内でプリフライト検証ワークフローを実装しようとしている開発者にとって、実用的な例となります。
Source-linked curation
このプロジェクトは、TypeSafe AIプラットフォームとの統合を可能にする.NET SDKを提供します。開発者はこのツールを使用して、標準的な.NET開発環境からTypeSafeエコシステムと連携し、機能を実装することができます。
Source-linked curation
.NET 10とReact 19で構築されたチケットトリアージシステムです。TypeSafe Jevを活用し、受信したサポートリクエストに対して構造化されたAI駆動のルーティングを実装する方法を提示しています。
Source-linked curation
Open auto mode for AI agents — a calibrated tool-call firewall powered by TypeSafe Jev. Ships as a Claude Code hook.
Jev HOLDFIT 77%CAT 63%
このプロジェクトは、Chrome DevToolsとTypeSafe Jevを統合したブラウザベースのコンピュータ操作環境を提供します。Browser Use Olympicsベンチマークを通じて、自動化されたWebナビゲーションタスクにおけるエージェントの性能を評価するためのテスト環境として機能します。
Source-linked curation
このコマンドラインツールは、人間のフィードバックとGEPAを統合し、アクティブラーニングを促進します。反復的なラベリングとアライメントプロセスを通じて、Jevの意思決定定義を改善するワークフローを実証しています。
Source-linked curation
Live verdict page: feeds Jev the day’s Florida Man, odd-news, politics and world headlines and asks all three primitives whether AI should kill us all, refreshed every ten minutes.
Jev HOLDFIT 53%CAT 31%
このプロジェクトは、ユーザーの入力に対して個別に反応する100人のシミュレートされたパーソナリティによる動的な聴衆を提示します。Jevを活用して、大規模な合成聴衆環境内での複雑な個別インタラクションを管理する方法を実証しています。
Jev HOLDFIT 66%CAT 33%
この開発中のツールは、平易な英語のJevルールを適用してプルリクエストのレビューを自動化します。定義されたプロジェクト基準に基づいた自動フィードバックを提供することで、コード品質チェックのプロセスを効率化することを目指しています。
Source-linked curation
Unofficial Go SDK for the TypeSafe AI System One API — 1:1 parity with the official JS and Python SDKs. Not affiliated with TypeSafe AI.
Jev PASSFIT 84%CAT 94%
この実験では、単一のJev呼び出しによる判定と、多次元特徴抽出による判定を3つの分類タスクで比較しています。多次元分解は日本語NLIの精度を向上させる一方、良性のデータを攻撃と誤判定する割合が大幅に増加することが示されています。
Source-linked curation