JEVTo, co najlepsze w Jev: prawdziwe projekty, praktyczne poradniki i pomysły z sieci.
Updated 3 JEVLAB NEWS posts
Co nowego
THE OFFICIAL SIGNAL 4 HIGHLIGHTS
Diogo Almeida@CompleteSkepticLAUNCH POSTDiogo Almeida przedstawia Jev, strukturalny model decyzyjny od TypeSafe. Zasób ten zawiera przegląd podstawowego podejścia modelu, praktyczne przykłady oraz wskaźniki wydajności zgłoszone przez autora.
TypeSafe AI@typesafeaiOFFICIALTypeSafe oficjalnie uruchamia swoje laboratorium badawcze i przedstawia Jev społeczności programistów. To ogłoszenie zawiera film premierowy autorstwa Diogo Almeidy i dostarcza podstawowych informacji na temat misji oraz przyszłego kierunku rozwoju projektu.
TypeSafe AI@typesafeaiOFFICIALFirma TypeSafe usunęła listę oczekujących na Jev, umożliwiając publiczny dostęp do platformy. Programiści mogą korzystać z oficjalnej konsoli, aby integrować i testować funkcje podejmowania decyzji typowanych we własnych aplikacjach programistycznych.
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 ARTAI-assisted summaries and translations. Check original sources for context and performance claims.
JEVLAB ARTTen eksperymentalny framework wykorzystuje JEV do analizy ustrukturyzowanych danych rynkowych w celu prognozowania krótkoterminowych kierunków cen akcji. Służy jako techniczna demonstracja zastosowania logiki opartej na JEV w modelach prognozowania finansowego.
English
JEVLAB ARTProjekt ten dostarcza framework do automatyzacji sterowanej głosem w systemie macOS. Prezentuje metodę wykonywania zadań systemowych za pomocą poleceń głosowych bez polegania na modelach wizyjnych AI.
English
JEVLAB ARTTen projekt konsolowy demonstruje mechanizm, w którym Jev dynamicznie wybiera systemy projektowe w czasie wykonywania dla narzędzi i aplikacji. Zapewnia on strukturę dla adaptacyjnego stylizowania interfejsu w środowiskach narzędziowych opartych na Jev.
English
JEVLAB ARTrh-guard zapewnia mechanizm wykrywania hakowania nagród dla agentów kodujących. Wykorzystuje odmowy strukturalne i sidecar TypeSafe Jev System One do monitorowania haków w Claude Code i Cursor, mając na celu identyfikację potencjalnych zachowań związanych z hakowaniem nagród podczas zautomatyzowanych zadań programistycznych.
EnglishProjekt ten demonstruje wykorzystanie Jev do obsługi przeglądarki za pomocą poleceń głosowych w czasie rzeczywistym. Twórca twierdzi, że system przetwarza mowę na działania w przeglądarce w ciągu 300 milisekund przy niskich kosztach operacyjnych.
EnglishJEVLAB ARTTen węzeł społeczności integruje API TypeSafe AI System One z przepływami pracy n8n. Umożliwia wykonywanie zadań typu tak/nie, wybór oraz ocenianie przy użyciu skalibrowanych prawdopodobieństw w celu uzyskania ustrukturyzowanych wyników.
EnglishTypeSafe AITa dokumentacja definiuje interfejs Questions wewnątrz SDK TypeSafe AI. Pokazuje, jak strukturyzować pytania jako obiekt indeksowalny, w którym każdy wpis jest identyfikowany unikalną nazwą, co ułatwia zorganizowane pobieranie powiązanych odpowiedzi.
JEVLAB ARTEnglishProjekt ten prezentuje integrację z grą walki, która wyświetla prawdopodobieństwo decyzji w czasie rzeczywistym przy użyciu Jev. Ilustruje, jak modele predykcyjne mogą być stosowane do wizualizacji wyborów gracza podczas aktywnej rozgrywki.
EnglishJEVLAB ARTTo narzędzie wiersza poleceń od Vercel Labs umożliwia programistom interakcję z modelami AI bezpośrednio w terminalu. Pokazuje, jak zintegrować Jev jako model ewaluacyjny do automatycznych testów wydajnościowych i zadań związanych z oceną jakości.
EnglishTen projekt społecznościowy wykorzystuje Jev do przeprowadzania analizy tekstu w czasie rzeczywistym, zdanie po zdaniu. Demonstruje metodę identyfikacji treści wygenerowanych przez AI poprzez ocenę poszczególnych segmentów dokumentu pod kątem wzorców maszynowych.
English
JEVLAB ARTTa wtyczka WordPress integruje API TypeSafe System One, umożliwiając programistom odpytywanie treści o ustrukturyzowane dane, takie jak prawdopodobieństwa, kategorie i wyniki. Wykorzystuje API Connectors WordPressa do bezpiecznego zarządzania kluczami, bez użycia funkcji generowania tekstu.
JEVLAB ARTTo repozytorium zawiera zbiór eksperymentów z wykorzystaniem openjev, otwartoźródłowego narzędzia do przetwarzania logitów opcji w stylu Jev. Pokazuje, jak wdrażać i testować te specyficzne techniki wnioskowania podczas uruchamiania lokalnych modeli językowych.
EnglishJEVLAB ARTTo repozytorium służy jako piaskownica do eksperymentów z Jev, modelem System One firmy TypeSafe. Zapewnia programistom praktyczne środowisko do odkrywania możliwości modelu poprzez różne implementacje eksperymentalne i przykłady kodu.
EnglishProjekt ten demonstruje sterowanie ramieniem robota w czasie rzeczywistym w środowisku symulacyjnym MuJoCo. Wykorzystuje dwuetapowy proces decyzyjny do zarządzania zarówno akcjami, jak i ruchami manipulatora robotycznego.
EnglishTypeSafe AITa dokumentacja definiuje alias typu Description wewnątrz SDK TypeSafe AI. Służy jako odniesienie dla programistów, aby zrozumieć strukturę etykiet kryteriów, wskazując, że wartość null oznacza etykietę nieposiadającą opisu.
JEVLAB ARTEnglish
JEVLAB ARTTrustGate to niezależna bramka zaufania i bezpieczeństwa mediów wykorzystująca TypeSafe Jev. Narzędzie to prezentuje strukturę zarządzania moderacją treści i protokołami bezpieczeństwa w zdecentralizowanych środowiskach medialnych za pomocą procesów walidacji typu bezpiecznego.
English
JEVLAB ARTCanny zapobiega sytuacjom, w których agenci AI twierdzą, że praca jest ukończona bez dowodów. Wykorzystuje deterministyczne haki i rejestr typu append-only do weryfikacji zadań, działając bez żadnych zależności środowiska uruchomieniowego.
EnglishJEVLAB ARTTen projekt prezentuje silnik klasyfikacji i routingu zadań zbudowany przy użyciu TypeSafe Jev. Przedstawia trójwarstwową architekturę zaprojektowaną do wydajnego zarządzania zadaniami i zautomatyzowanej dystrybucji przepływów pracy w ekosystemie Jev.
English
x.comTen zasób przedstawia Jev, model System One dostępny na OpenRouter. Pokazuje, w jaki sposób model generuje decyzje wraz z metrykami prawdopodobieństwa, oferując ustrukturyzowane podejście do zautomatyzowanego wnioskowania i oceny wyników w środowisku platformy.
English
JEVLAB ARTTo narzędzie dla programistów oparte na React próbuje przewidzieć przedziały wiekowe powiązane z koreańskimi imionami. Służy jako eksperymentalne narzędzie do analizy trendów w nazewnictwie i wzorców demograficznych w kontekście języka koreańskiego.
EnglishJEVLAB ARTjev-accounts-hub to menedżer wielu kont i bramka API dla TypeSafe. Umożliwia scentralizowane uwierzytelnianie, zarządzanie limitami i automatyczne przełączanie awaryjne, zachowując przy tym zgodność z natywnym protokołem System One.
JEVLAB ARTTen pakiet SDK dla języka Go udostępnia bibliotekę kliencką do interakcji z API Jev od TypeSafe.ai. Pokazuje, jak konstruować zapytania i obsługiwać odpowiedzi dla typów pytań Noul, Choice i Score w aplikacjach Go.
JEVLAB ARTProjekt ten demonstruje integrację TypeSafe Jev z Mobile MCP w celu ułatwienia tworzenia ustrukturyzowanych pętli sterowania na urządzeniach z systemem Android. Zapewnia programistom ramy do wdrażania responsywnych interakcji opartych na agentach w środowiskach mobilnych.
English
JEVLAB ARTTo repozytorium zawiera wyselekcjonowany katalog modeli Systemu Pierwszego oraz modeli decyzyjnych. Służy jako przestrzeń do wkładu w projekt modelsystem.one, koncentrując się na porządkowaniu ram dla analitycznych i intuicyjnych procesów poznawczych.
EnglishJEVLAB ARTTo narzędzie integruje Jev w celu sterowania Ableton Live za pomocą zwięzłych poleceń. Prezentuje przepływ pracy automatyzujący zadania w cyfrowej stacji roboczej audio, wykorzystując logikę decyzyjną Jev do wykonywania zdefiniowanych przez użytkownika sekwencji sterowania muzycznego.
English
JEVLAB ARTProjekt ten demonstruje symulację cywilizacji opartą na sztucznej inteligencji, w której TypeSafe Jev zarządza podejmowaniem decyzji poprzez typowane, probabilistyczne i audytowalne procesy. Integruje się z różnymi modelami LLM za pośrednictwem interfejsów API zgodnych z OpenAI w celu obsługi planowania w grze.
English
JEVLAB ARTjevscape dostarcza zestaw RuneBench dla Jev, zawierający ograniczony katalog akcji oraz kontroler trybu tick. Narzędzie obejmuje pulpit nawigacyjny na żywo, zaprojektowany, aby pomóc programistom w monitorowaniu i zarządzaniu przepływami pracy agentów w ekosystemie Jev.
EnglishTa demonstracja pokazuje Jev grającego w klasyczną grę zręcznościową Time Crisis. Zastosowany system uprzęży fizycznej wspomaga celowanie i ruch, ilustrując, jak integracja sprzętowa może wpływać na wydajność rozgrywki w środowisku retro arcade.
English
x.comTen post społecznościowy zawiera listę replik Jev typu open-source opracowanych w ramach chińskiego ekosystemu. Podkreśla specyfikacje techniczne każdego projektu, oferując programistom punkt odniesienia do badania regionalnych implementacji i wariantów architektonicznych frameworka Jev.
JEVLAB ART
简体中文
JEVLAB ARTpi-typesafe integruje model oceny Jev ze środowiskiem agenta Pi. Dostarcza narzędzie do oceny ustrukturyzowanych danych, umożliwiając agentom wykonywanie klasyfikacji, punktacji i sprawdzeń logicznych przy użyciu skalibrowanych prawdopodobieństw zamiast tekstu opisowego.
JEVLAB ARTTo narzędzie zapewnia ramy do oceny sesji programowania poprzez analizę każdej tury interakcji. Zostało zaprojektowane, aby pomóc programistom w przeglądaniu i ocenianiu postępów pracy podczas zadań programistycznych wspomaganych przez Jev.
EnglishJEVLAB ARTTen projekt programistyczny demonstruje implementację sterowania głosowego dla systemu macOS. Wykorzystuje Jev jako opcję zapasową do przetwarzania poleceń, gdy rozpoznawanie głosu wymaga dodatkowego wsparcia.
EnglishJEVLAB ARTProjekt ten dostarcza warstwę decyzyjną dla agentów programistycznych, wymuszającą deterministyczne reguły przed wywołaniami modelu. Integruje się jako hook Claude Code, serwer MCP i silnik polityk, zarządzając zachowaniem agenta poprzez ustrukturyzowane żądania Jev.
English
JEVLAB ARTJev Sift to narzędzie programistyczne służące do klasyfikacji agentów i selektywnego czytania. Wykorzystuje wtyczkę agenta oraz narzędzie MCP, aby pomóc użytkownikom w efektywnym filtrowaniu i porządkowaniu strumieni informacji.
English
JEVLAB ARTTen projekt zapewnia mechanizm routingu dla zadań Jev poprzez ocenę poziomu modelu, narzędzi, umiejętności i wysiłku. Prezentuje ustrukturyzowane podejście do dystrybucji zadań w ramach zautomatyzowanych przepływów pracy.
EnglishTen film przedstawia możliwości nowego modelu Jev. Zawiera praktyczną demonstrację działania tej architektury w kontekście modeli System One oraz omawia jej potencjalny wpływ na przyszły rozwój sztucznej inteligencji.
English
x.comTen przewodnik społecznościowy przedstawia dziesięciostopniowe ramy integracji Jev z architekturami agentów AI. Celem jest usprawnienie procesów decyzyjnych, choć praktyczna skuteczność tych kroków pozostaje propozycją społeczności, a nie zweryfikowanym standardem technicznym.
JEVLAB ARTEnglishJEVLAB ARTLaneBreak wykorzystuje TypeSafe Jev do automatyzacji priorytetyzacji i routingu zgłoszeń serwisowych. Projekt ten demonstruje ustrukturyzowane podejście do zarządzania zgłoszeniami za pomocą programowalnych przepływów pracy decyzyjnej.
EnglishTen projekt prezentuje aplikację zaprojektowaną do szybkiego śledzenia kalorii. Deweloper wykorzystuje Jev, aby zapewnić szybki czas reakcji, dążąc do usprawnienia procesu rejestrowania spożycia składników odżywczych za pomocą zautomatyzowanego interfejsu.
EnglishJEVLAB ARTProjekt ten prezentuje hybrydową architekturę kodowania, w której deliberatywny System 2 obsługuje złożoną logikę, a System 1 oparty na Jev zarządza szybkimi, odruchowymi wykonaniami. Bada równowagę między rozumowaniem wysokiego poziomu a natychmiastowymi, zautomatyzowanymi odpowiedziami w tworzeniu oprogramowania.
English
JEVLAB ARTProjekt ten prezentuje kompaktowy model inspirowany Jev, zaprojektowany do lokalnego uruchamiania na komputerze MacBook. Stanowi praktyczny przykład wdrażania lekkich modeli dla programistów zainteresowanych przenośną implementacją sztucznej inteligencji.
EnglishJEVLAB ARTTen pakiet języka Python wykorzystuje typesafe.ai do oceny komentarzy w kodzie na podstawie określonych heurystyk. Prezentuje zautomatyzowane podejście do oceny jakości dokumentacji w bazie kodu poprzez zastosowanie ustrukturyzowanej analizy do komentarzy napisanych przez programistów.
English
Robert YangTo narzędzie demonstruje, w jaki sposób Jev stosuje formatowanie semantyczne do danych w arkuszach kalkulacyjnych. Oferuje zautomatyzowane sugestie strukturalne i przedstawia potencjalne ścieżki integracji z innymi platformami w celu usprawnienia pracy z danymi.
EnglishTen post społecznościowy bada potencjał wykorzystania Jev za pośrednictwem TypeSafe AI do zadań związanych z zapewnianiem jakości. Zasób ten demonstruje koncepcyjny przepływ pracy dla zautomatyzowanych procesów testowania oprogramowania przy użyciu funkcji platformy.
EnglishJEVLAB ARTProjekt ten prezentuje eksperymentalną implementację architektury procesora RISC-V przy użyciu Jev. Służy jako techniczne badanie możliwości adaptacji Jev do symulacji niskopoziomowych zestawów instrukcji sprzętowych oraz logiki procesora.
English
ZachiTen projekt rozszerzenia przeglądarki demonstruje podejście do filtrowania treści przy użyciu modeli AI w celu identyfikacji i usuwania reklam w czasie rzeczywistym. Twórca twierdzi, że system przeprowadza dynamiczną klasyfikację podczas przeglądania stron internetowych przez użytkowników.
EnglishTypeSafe AINiniejsza dokumentacja szczegółowo opisuje kontrakt techniczny dla punktu końcowego POST /v1/systemone. Dostarcza programistom struktury żądań i odpowiedzi niezbędne do poprawnej integracji aplikacji z interfejsem systemowym TypeSafe AI.
JEVLAB ARTEnglishTa demonstracja przedstawia integrację Jev z Claude Code w celu rozwiązania problemów z kompaktowaniem kontekstu w przepływach pracy agentów. Pokazuje praktyczne podejście do optymalizacji przetwarzania danych w zadaniach programistycznych, choć rzeczywiste wyniki wymagają weryfikacji przez użytkownika.
English
HassanProjekt ten prezentuje wielowarstwowe podejście do wykrywania oszustw w wiadomościach e-mail. Wykorzystuje Jev do wstępnej klasyfikacji, przekazując niepewne przypadki do Kimi K3 w celu zwiększenia dokładności identyfikacji potencjalnie złośliwych komunikatów.
EnglishTen eksperyment pokazuje, jak Jev z powodzeniem pokonuje Elite Four w grze Pokémon FireRed. Twórca twierdzi, że agent poradził sobie ze złożonymi mechanikami gry przy użyciu niskokosztowych zasobów obliczeniowych.
EnglishTo rozszerzenie do przeglądarki Brave analizuje posty w mediach społecznościowych w czasie rzeczywistym, aby identyfikować błędy logiczne. Oznacza dobrze uargumentowane treści zieloną flagą, pomagając użytkownikom oceniać jakość dyskusji online.
JEVLAB ARTEnglishJEVLAB ARTTo repozytorium udostępnia trzy konfigurowalne potoki decyzyjne oparte na Jev. Prezentuje zautomatyzowane przepływy pracy dla triażu zgłoszeń wsparcia, alertów monitorowania oraz oceny ryzyka wdrożenia, co pomaga usprawnić procesy decyzyjne w środowiskach technicznych.
EnglishTypeSafe AITen interfejs definiuje strukturę zwracania wyników oceny w TypeSafe AI. Zapewnia ustandaryzowany format dla oczekiwanych wyników, powiązanych rubryk, poziomów ufności oraz rozkładów prawdopodobieństwa dla określonych kryteriów.
JEVLAB ARTEnglishJEVLAB ARTTen dowód koncepcji prezentuje zautomatyzowany system segregacji wiadomości e-mail wykorzystujący Jev do klasyfikowania wiadomości według rodzaju i kategorii. Przetwarza pocztę przez IMAP, używając równoległych pytań do określania etykiet, podczas gdy logika i progi są zarządzane w Pythonie.
English
JEVLAB ARTrouteKit to narzędzie programistyczne do routingu natywnego dla agentów. Projekt prezentuje mechanizm wyboru modeli AI w oparciu o stopień złożoności zadania, co pozwala na optymalizację procesów decyzyjnych.
EnglishJEVLAB ARTTen oficjalny klient TypeScript i JavaScript zapewnia wnioskowane typy odpowiedzi dla integracji Jev. Pokazuje, jak wdrażać bezpieczne typowo wzorce komunikacji w aplikacjach internetowych przy użyciu ustandaryzowanego podejścia SDK.
EnglishJEVLAB ARTProjekt ten dostarcza wtyczkę silnika decyzyjnego o ustrukturyzowanej formie, przeznaczoną dla Agent Harness. Oferuje natywne wsparcie dla DeepSeek Harness oraz wykorzystuje iPolloWork do zapewnienia kompatybilności ze środowiskami OpenCode i Codex Harness.
EnglishProjekt ten prezentuje zautomatyzowany przepływ pracy służący do kategoryzacji dużych wolumenów wiadomości e-mail. Twórca twierdzi, że system przetwarza ponad 63 000 wiadomości w czasie krótszym niż trzy minuty, co wskazuje na potencjalny wzrost wydajności w zarządzaniu obszerną korespondencją cyfrową.
English
JEVLAB ARTTen zestaw narzędzi Python zapewnia modułowy framework do interakcji z API decyzyjnym Jev. Zawiera funkcje do tworzenia pytań, wdrażania bramek zaufania oraz zarządzania umiejętnościami agentów za pośrednictwem interfejsu CLI i serwera MCP.
EnglishJEVLAB ARTTa prezentacja badawcza zgłębia integrację Jev z modelami Systemu Pierwszego. Zapewnia ustrukturyzowany przegląd ram teoretycznych i zastosowań koncepcyjnych, służąc jako ciągłe źródło edukacyjne dla osób studiujących zaawansowaną architekturę sztucznej inteligencji oraz procesy podejmowania decyzji.
English
JEVLAB ARTTo repozytorium zawiera wyselekcjonowaną listę oficjalnych zasobów i projektów społecznościowych dotyczących TypeSafe, modeli System One oraz Jev. Służy jako centralny katalog dla programistów chcących poznać ten ekosystem i zintegrować te technologie z własnymi projektami.
EnglishTo narzędzie działa jako interpreter logiki wykorzystujący prosty język angielski, aby umożliwić Jev wykonywanie zadań wnioskowania, których model nie jest w stanie obsłużyć samodzielnie. Prezentuje metodę rozszerzania możliwości modelu poprzez ustrukturyzowane przetwarzanie języka naturalnego dla operacji logicznych.
EnglishJEVLAB ARTTo narzędzie zapewnia potok o wysokiej przepustowości do filtrowania i oceniania syntetycznych lub wstępnie wytrenowanych zbiorów danych. Wykorzystuje TypeSafe AI Jev do przetwarzania plików Parquet i JSONL, demonstrując metodę stosowania typowanych decyzji do strumieni danych na dużą skalę.
EnglishJEVLAB ARTAnyDecisionModel to pakiet Swift zapewniający typowany interfejs do uzyskiwania decyzji z modeli językowych. Obsługuje lokalne wnioskowanie przez MLX na procesorach Apple silicon oraz zdalne wywołania API do TypeSafe Jev lub kompatybilnych serwerów.
EnglishTypeSafe AITo oficjalne źródło zawiera kolekcję demonstracji referencyjnych dla TypeSafe AI. Służy jako centralny indeks, dzięki któremu użytkownicy mogą zapoznać się z praktycznymi implementacjami oraz zweryfikowanymi przykładami kluczowych możliwości i wzorców architektonicznych platformy.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe AITa oficjalna dokumentacja stanowi kompleksowe odniesienie techniczne dla zestawu SDK Python dla TypeSafe AI. Opisuje dostępne klasy, metody i parametry, aby pomóc programistom w integracji funkcji TypeSafe z ich aplikacjami.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe AITa dokumentacja szczegółowo opisuje klasę RetryPolicy dla zestawu SDK Python TypeSafe AI. Wyjaśnia, jak skonfigurować próby ponowienia, strategie wycofywania, jitter oraz kody stanu HTTP w celu skutecznego obsługiwania przejściowych błędów sieciowych i problemów z połączeniem API.
JEVLAB ARTEnglish
JEVLAB ARTSemantic Bookmark to rozszerzenie do przeglądarki Chrome zaprojektowane w celu uproszczenia organizacji zakładek. Umożliwia użytkownikom definiowanie własnych reguł automatycznego kategoryzowania zapisanych linków, co pomaga w utrzymaniu uporządkowanej i łatwej w zarządzaniu kolekcji zakładek internetowych.
English
JEVLAB ARTjev-reviewer to narzędzie przeglądarkowe wspierające przeglądy systematyczne. Wykorzystuje szablony takie jak RoB 2 lub QUADAS-2 do wyodrębniania danych z raportów z badań, dostarczając dosłowne cytaty z odnośnikami do stron, które użytkownik może zweryfikować i wyeksportować do tabeli.
English
Jozef GhermanJev Detector to narzędzie zaprojektowane do identyfikacji tekstów niskiej jakości. Twórca twierdzi, że narzędzie może przetworzyć około 10 000 słów w dwie sekundy, oferując szybką metodę automatycznego sprawdzania treści i oceny redakcyjnej.
EnglishJEVLAB ARTDasheng to narzędzie łączące rozpoznawanie mowy z Jev w celu transkrypcji i oznaczania treści mówionych słowo po słowie w czasie rzeczywistym. Projekt ten demonstruje metodę przechwytywania i adnotacji dźwięku na żywo podczas mówienia.
简体中文
iagolastTen projekt społecznościowy pokazuje, jak można wykorzystać Jev do automatycznego klasyfikowania faktur firmowych dla celów księgowych. Twórca prezentuje przepływ pracy zaprojektowany w celu usprawnienia wprowadzania danych finansowych i zadań organizacyjnych.
JEVLAB ART
Español
Zgłoś materiał
한국어
日本語
Français
Deutsch
繁體中文
Português
Bahasa Indonesia
ไทย
Italiano
Tiếng Việt
Türkçe
Русский
4 HIGHLIGHTS
12
Markets & experiments
Agents & browsers
Tools & apps
Start here
Games & real time
Research & data
Devices & robotics
Decisions & routing
Creative & growth
