자료 제보
English
日本語
Español
Français
Deutsch
简体中文
繁體中文
Português
Bahasa Indonesia
ไทย
Italiano
Tiếng Việt
Türkçe
Polski
Русский
연구실로 돌아가기JEVLAB / FIELD NOTES
새로 들어온 소식
새로 추가된 리소스와 JEVLAB NEWS의 날짜별 읽기 목록입니다. 변경 사항을 확인하거나 RSS 피드를 구독하세요.
확인 완료를 누르면 이 브라우저에 기준 시점을 저장하고, 다음 방문 때 새로 추가된 자료를 표시합니다. 로그인은 필요 없습니다.
날짜는 원본 소스가 게시된 시점이 아니라 JEVLAB에서 이용 가능해진 시점(UTC 기준)을 나타냅니다. 번역 전용 수정은 새로운 리소스로 간주되지 않습니다.
36
MOSS 쓰레기 줍기 시뮬레이션
지시를 따라 쓰레기를 수거하는 MOSS의 행동 선택 실험입니다. 실제 거리에서 검증한 운영 사례는 아닙니다.
x.comjevchat
jevchat은 사용자가 입력한 질문에 응답하도록 설계된 연구용 챗봇 프로젝트입니다. 이 저장소는 더 광범위한 언어 처리 도구 모음 내에서 대화형 상호작용 패턴을 보여주는 기능적 예시를 제공합니다.
github.comadvocaat
advocaat는 데이터에 대해 AI 질문을 수행하기 위한 소형 타입 세이프 클라이언트입니다. 이 도구는 TypeSafe Jev를 활용하여 로컬 데이터셋과 AI 모델 간의 구조화된 상호작용을 구현하는 방법을 보여줍니다.
github.com상황별 클립보드 빠른 작업
이 macOS 도구는 클립보드에 저장된 콘텐츠 유형에 따라 즉각적인 작업을 수행하는 워크플로우를 보여줍니다. 사용자는 데이터 유형에 맞는 빠른 실행 기능을 통해 반복적인 작업을 효율적으로 처리할 수 있습니다.
x.comJev V13 블리츠 체스
이 실험은 Jev V13이 최첨단 언어 모델들과 블리츠 체스 대결을 펼치는 모습을 보여줍니다. 다양한 AI 아키텍처가 제한된 시간 내에 전략적 의사결정과 전술적 게임 플레이를 어떻게 처리하는지 확인하는 실증적인 사례입니다.
x.comCartShield
CartShield는 TypeSafe Jev를 활용하여 중소기업의 결제 사기 처리를 지원합니다. 이 도구는 전자상거래 환경에서 거래 위험을 평가하고 처리 프로세스를 자동화하기 위한 체계적인 접근 방식을 제공합니다.
github.compdoom-protocol
이 프로젝트는 TypeSafe Jev 에이전트가 팀원으로 참여하는 협동 플랫폼 슈팅 게임을 선보입니다. 빠른 속도의 게임 환경 내에서 자율 AI 에이전트를 통합하여 플레이어와 AI 간의 협력적인 게임 플레이 역학을 실험적으로 구현합니다.
github.comjevfire
jevfire는 CUDA 기반 LLM을 위한 JEV 방식의 병렬 의사결정 프레임워크입니다. vLLM API와 게임 에이전트 예제를 통해 단일 컨텍스트에서 여러 의사결정을 동시에 처리하는 방법을 보여줍니다.
github.comswitchloom
switchloom은 코딩 에이전트를 위한 결정론적 모델 라우팅 시스템입니다. 이 도구는 모델 선택을 관리하는 특수 메커니즘을 보여주며, 특히 자동화된 프로그래밍 작업을 위한 Codex 통합 기능을 강조합니다.
github.comJev 기반 ConsoleChaosRacing
이 프로젝트는 레이싱 게임 인터페이스 내에서 주행 결정을 내리기 위해 Jev를 통합하는 방법을 보여줍니다. 시뮬레이션된 게임 환경에서 실시간 제어 입력을 위해 자율 논리를 사용하는 실험적인 접근 방식을 강조합니다.
x.comJev 광고 포커스 그룹 실험
이 실험은 Jev를 사용하여 광고 콘텐츠를 평가하기 위한 30개의 서로 다른 페르소나를 시뮬레이션하는 방법을 보여줍니다. 자동화된 에이전트가 수백 개의 광고에 대해 스크롤 또는 정지 결정을 내려 참여 패턴을 분석하는 과정을 탐구합니다.
x.comask-jev-skill
이 프로젝트는 Hermes 및 유사한 AI 에이전트가 Jev와 상호 작용할 수 있도록 하는 스킬을 제공합니다. 자동화된 워크플로우 내에서 구조화된 타입 세이프 쿼리를 수행하기 위해 외부 에이전트 플랫폼을 Jev 서비스와 통합하는 방법을 보여줍니다.
github.comJev AI 마이크로 의사결정 프레임워크
이 가이드는 Jev AI의 핵심 아키텍처를 설명하며, 특히 세 가지 유형의 마이크로 의사결정을 상세히 다룹니다. 이 자료는 시스템이 자동화된 의사결정 워크플로우를 지원하기 위해 어떻게 세부적인 운영 선택을 처리하는지 이해하는 데 도움을 줍니다.
youtube.comjev-acento
이 연구 프로젝트는 Jev 아키텍처가 스페인어 처리를 어떻게 수행하는지 조사합니다. Jev 프레임워크 내에서 언어 성능과 문자 처리를 평가하기 위한 실험적 감사 역할을 합니다.
github.comjev-trader
이 프로젝트는 Kuru MON-USDC 시장에서 Jev를 활용한 자동화된 거래 구현을 보여줍니다. 모나드 블록체인의 각 블록마다 하나의 거래 결정을 실행하며, Jev 에이전트가 탈중앙화 거래소 유동성과 상호작용하는 방식을 시연합니다.
github.comtypesafeai-go
이 저장소는 TypeSafe AI API와 상호 작용하기 위한 Go SDK를 제공합니다. 개발자는 이 도구를 사용하여 Go 애플리케이션 내에서 TypeSafe AI 기능을 직접 호출하고 API 통신을 위한 구조화된 클라이언트 메서드를 활용할 수 있습니다.
github.cominvalidate
invalidate는 TypeSafe Jev 기반의 AI 메모리 무효화 계층을 제공합니다. 이 도구는 각 사실에 임대 기간을 부여하며, 새로운 증거가 나타나면 기존 정보를 자동으로 무효화하는 방식을 구현합니다.
github.comcapture
capture는 Jev를 사용하여 콘텐츠를 분류하는 Mac용 음성 일기 도구입니다. 이 도구는 Notion과 연동되어 녹음된 일기를 체계적으로 정리할 수 있도록 지원하며, 사용자가 자신의 생각과 일상을 효율적으로 기록할 수 있는 워크플로우를 제공합니다.
github.comagentgateway Jev 가드레일 예제
이 예제는 agentgateway 프록시 내에서 Jev를 LLM 프롬프트 가드레일로 통합하는 방법을 보여줍니다. 개발자가 LLM 상호작용을 위해 추적 및 비용 관리 기능과 함께 자동화된 요청 필터링을 구현하는 방식을 설명합니다.
github.comjev-mcp-dispatcher
이 프로젝트는 Jev를 사용하여 모델 컨텍스트 프로토콜 도구 호출을 실행하는 방법을 보여줍니다. 개발자는 대규모 언어 모델 없이도 일반 언어 입력을 통해 특정 도구 기능을 트리거할 수 있습니다.
github.comJev 이메일 처리 시연
이 시연은 Jev가 이메일 분류, 우선순위 평가, 스팸 탐지 및 답장 예측 작업을 자동화하는 과정을 보여줍니다. 제작자는 1,000개의 이메일 데이터셋을 통해 시스템의 수신함 관리 워크플로우 처리 성능을 테스트했다고 설명합니다.
youtube.comjev-semgrep
이 도구는 코드 라인을 의미 단위로 점수화하여 의미 기반의 코드 검색을 지원합니다. 개발자는 논리 연산자를 사용하여 언어 간 개념적 의도에 따라 코드를 검색하고 필터링할 수 있습니다.
github.comjev-align
이 명령줄 도구는 인간의 피드백과 GEPA를 통합하여 능동적 학습을 지원합니다. 반복적인 라벨링 및 정렬 프로세스를 통해 Jev 결정 정의를 개선하는 워크플로우를 보여줍니다.
github.comjev-bun1
이 저장소는 TypeScript SDK를 사용하여 Jev를 프로젝트에 통합하려는 개발자를 위한 입문 가이드입니다. Bun 환경에서 TypeSafe AI 구성 요소를 시작하는 데 필요한 기본적인 설정 단계를 보여줍니다.
github.comTypeSafe AI의 상태 개념
이 공식 문서는 TypeSafe AI 프레임워크 내의 상태 개념을 정의합니다. 복잡한 AI 상호작용과 시스템 워크플로우 전반에 걸쳐 일관성과 맥락을 유지하기 위한 핵심 구성 요소로서 상태 관리가 어떻게 작동하는지 설명합니다.
docs.typesafe.ai음성 제어 비트 생성
이 데모는 사용자가 Jev에게 실시간 음성 명령을 내려 음악 비트를 생성하는 과정을 보여줍니다. 자연어 입력을 통해 사운드 요소를 조작하고 배열하는 오디오 제작을 위한 실험적인 인터페이스를 시연합니다.
x.comJevTest
JevTest는 Jev를 활용한 제한적 탐색적 브라우저 테스트 프레임워크입니다. 이 도구는 결정론적 어설션을 구현하고 재현 가능한 테스트 증거를 생성하여 웹 환경에서의 자동화된 품질 보증 작업을 지원하도록 설계되었습니다.
github.comJev 마인크래프트 에이전트
이 진행 중인 데모는 Jev 모델이 마인크래프트 환경을 탐색하는 모습을 보여줍니다. 제작자는 에이전트가 야간에 좀비와 같은 적대적인 개체를 능동적으로 회피하는 등 기본적인 생존 작업을 수행하는 과정을 시연합니다.
reddit.comKiru Hai Coach
이 도구는 Jev를 활용하여 마작 타일 버리기 제안을 제공하는 코칭 보조 프로그램입니다. 일본어로 전략적 조언을 제공하며 사용자가 게임 중 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.
github.comJev 실시간 의사결정을 활용한 테트리스
이 프로젝트는 Jev가 실시간 의사결정을 통해 테트리스 블록을 이동시키는 과정을 보여줍니다. 고전 아케이드 게임 환경에서 Jev 기반 로직을 적용하여 게임 상태를 관리하고 블록을 배치하는 방식을 시연합니다.
x.com시각적 참조 검색기
이 도구는 Jev를 활용하여 NASA 및 The Met와 같은 아카이브에서 100개의 이미지를 검색하고 생성하는 워크플로우를 보여줍니다. 사용자가 단일 프롬프트를 기반으로 시각적 참조 자료를 신속하게 수집하는 방법을 시연합니다.
x.com워크플로 평가
이 리소스는 System One 워크플로를 평가하는 데 사용된 방법론을 설명합니다. 다양한 모델에 걸친 비교 성능 데이터를 제공하며, 실제 응용 분야에서 AI 워크플로의 신뢰성과 출력 품질을 평가하기 위한 구조화된 접근 방식을 제시합니다.
evals.typesafe.ai추측적 팬아웃
이 TypeSafe AI 참조는 추측적 팬아웃 패턴을 설명합니다. 여러 요청을 동시에 실행하고 가장 먼저 완료된 결과를 선택하여 AI 기반 워크플로우의 응답 속도를 높이는 방법을 보여줍니다.
docs.typesafe.aisimple-jev
이 프로젝트는 오픈 소스 언어 모델을 분류기 또는 Jev 엔드포인트로 변환하는 도구를 제공합니다. 개발자가 복잡한 인프라 없이도 기존 모델 아키텍처를 사용하여 의사 결정 기능을 구현할 수 있는 간소화된 방법을 보여줍니다.
github.comjevtest
jevtest는 Jev 모델을 활용하여 Vitest 및 Jest를 위한 의미론적 테스트 매처를 제공합니다. 이 도구를 사용하면 평이한 영어로 테스트 기대치를 작성하고 결과에 대한 보정된 확률 값을 얻을 수 있습니다.
github.comMakerMap
MakerMap은 Jev 기술을 활용하여 사용자와 지역 제작자를 연결하는 탐색 도구입니다. 제작자는 이 플랫폼이 커뮤니티 기반 장인 검색에 대해 높은 정확도를 제공한다고 주장하지만, 이러한 성능 주장은 독립적인 제3자 검증을 거치지 않았습니다.
x.com
