A FIELD GUIDE TO JEV / VOL. 01
To, co najlepsze w Jev: prawdziwe projekty, praktyczne poradniki i pomysły z sieci.
THE OFFICIAL SIGNAL 4 HIGHLIGHTS
Diogo Almeida@CompleteSkepticLAUNCH POSTDiogo Almeida przedstawia Jev, model strukturalnych decyzji TypeSafe. Obejrzyj film prezentacyjny i eksploruj oryginalny wątek, aby poznać podejście modelu, przykłady i zgłoszone wyniki.
TypeSafe AI@typesafeaiOFFICIALOświadczenie o oficjalnym uruchomieniu TypeSafe przedstawia laboratorium i kieruje programistów do Jev. Zawiera film prezentacyjny Diogo Almeidy i oryginalne wstępne wprowadzenie.
TypeSafe AI@typesafeaiOFFICIALTypeSafe ogłasza publiczny dostęp do Jev bez listy oczekiwania. Oficjalny konsolę jest punktem wyjścia do testowania typowanych decyzji w własnych aplikacjach.
JEVLAB ARTTypeSafe AI@typesafeaiOFFICIALTypeSafe wyróżnia podejście Jev do wyjściowych typów: aplikacje dostarczają stan i pytania, a następnie działają na prawdopodobieństwach, wyborach lub ocenach. Powiązane oświadczenie obejmuje integrację API Venice.
JEVLAB ARTStart with the Launch Post. Explore four official signals.
7 materiałów
AI-assisted summaries and translations. Check original sources for context and performance claims.
A guide on using Jev to route between models and block risky tool calls.
JEVLAB ART
EnglishSource-linked curation
Jev is utilized for decision-making processes on Cloudflare, including support routing and risk management.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
1,800-point thread debating whether typed decisions replace LLM calls for classification, routing, and scoring.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
A guide explaining Jev's approach to making typed decisions rather than processing text.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
A LangChain package with TypeSafeClassifier for integrating Jev into applications.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Short practical intro with a Python ticket-triage example.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
One direct Jev question per row against 12–14 Jev-scored dimensions with locally fitted weights on three classification tasks: 5,477 test rows, 25,174 Jev calls, $1.43. Decomposition wins on Japanese NLI (0.9076 vs 0.8373) but flags about 25× more hard benign rows as attacks (37.2% vs 1.5%).
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Zgłoś materiał
한국어
日本語
Español
Français
Deutsch
简体中文
繁體中文
Português
Bahasa Indonesia
ไทย
Italiano
Tiếng Việt
Türkçe
Русский
4 HIGHLIGHTS
Decisions & routing
Source-linked curation