Post de lançamento do Jev
Diogo Almeida apresenta o Jev, o modelo de decisão estruturado do TypeSafe. Assistir ao filme de lançamento e explorar o fio original para o abordagem do modelo, exemplos e desempenho relatado pelo autor.
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Recent activityA FIELD GUIDE TO JEV / VOL. 01
O melhor de Jev: projetos reais, guias práticos e ideias de toda a internet.
Diogo Almeida apresenta o Jev, o modelo de decisão estruturado do TypeSafe. Assistir ao filme de lançamento e explorar o fio original para o abordagem do modelo, exemplos e desempenho relatado pelo autor.
O anúncio oficial de lançamento do TypeSafe apresenta o laboratório e direciona os desenvolvedores ao Jev. Inclui o filme de lançamento de Diogo Almeida e a introdução original.
TypeSafe anuncia acesso público ao Jev sem lista de espera. O console oficial é o ponto de partida para testar decisões tipadas em seu próprio aplicativo.
TypeSafe destaca a abordagem de saída tipada do Jev: aplicações fornecem estado e perguntas, depois atuam sobre probabilidades, escolhas ou pontuações. A anúncio vinculado também aborda a integração da API Venice.
Start with the Launch Post. Explore four official signals.
7 recursos
AI-assisted summaries and translations. Check original sources for context and performance claims.
A guide explaining Jev's approach to making typed decisions rather than processing text.
JEVLAB ARTSource-linked curation
Jev is utilized for decision-making processes on Cloudflare, including support routing and risk management.
JEVLAB ARTSource-linked curation
A LangChain package with TypeSafeClassifier for integrating Jev into applications.
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A guide on using Jev to route between models and block risky tool calls.
JEVLAB ARTSource-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%).
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Short practical intro with a Python ticket-triage example.
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1,800-point thread debating whether typed decisions replace LLM calls for classification, routing, and scoring.
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