Enviar descoberta
English
한국어
日本語
Español
Français
Deutsch
简体中文
繁體中文
Bahasa Indonesia
ไทย
Italiano
Tiếng Việt
Türkçe
Polski
Русский
Voltar ao laboratórioJEVLAB / FIELD NOTES
Direto do laboratório
Uma lista de leitura datada de recursos recém-adicionados e NOTÍCIAS DO JEVLAB. Volte para ver o que mudou ou siga o feed RSS no seu próprio leitor.
Lembre-se desta visita neste navegador para destacar novas adições na próxima vez. Sem login ou rastreamento entre dispositivos.
As datas mostram quando um item ficou disponível no JEVLAB, em UTC, não quando sua fonte original foi publicada. Edições apenas de tradução não contam como novos recursos.
36
O impacto econômico da inteligência artificial
Jensen Huang, CEO da Nvidia, afirma que a IA está transformando a economia global ao criar uma nova indústria de produção de inteligência. Ele destaca que essa mudança impulsiona a reindustrialização e gera empregos em setores de infraestrutura física.
threads.comrust-sysone
Este cliente Rust não oficial fornece uma interface de segurança de tipos para interagir com o System One TypeSafe AI. Ele demonstra uma API fluida para construir solicitações e lidar com respostas tipadas, incluindo uso de tokens e estimativas de custo.
github.comdemo-symfony-typesafe
Este projeto demonstra como usar Jev e Symfony AI para categorizar automaticamente solicitações de suporte público. Ele mostra o processamento assíncrono, limitação de taxa e atualizações de painel em tempo real usando componentes Symfony para classificar intenções, urgência e relatórios de bugs.
github.compi-typesafe
O pi-typesafe integra o modelo de julgamento Jev ao ambiente do agente Pi. Ele fornece uma ferramenta para avaliação de dados estruturados, permitindo que agentes realizem classificações, pontuações e verificações booleanas com probabilidades calibradas em vez de prosa.
github.comJev DSPy Lab
O Jev DSPy Lab fornece ferramentas para registrar, reproduzir e avaliar decisões de TypeSafe AI dentro de pipelines DSPy. Ele permite que desenvolvedores meçam calibração, risco seletivo, latência e custos modelados por meio de análise offline determinística.
github.comjev-usecases
Este repositório fornece implementações em Python para o modelo Jev da TypeSafe AI, demonstrando como usar probabilidades calibradas para a tomada de decisão automatizada e tipada em software. Inclui casos de uso como triagem de segurança, processamento de faturas e proteções para modelos generativos.
github.comjevymarket
jevymarket é um bot de negociação experimental para Polymarket que utiliza o modelo de decisão Jev para calcular probabilidades. Ele combina pesquisa baseada na web com a análise estruturada do Jev para identificar e executar negociações com base em margens configuráveis.
github.comlkclean
lkclean é uma extensão para Chrome que filtra o feed do LinkedIn usando Jev. A ferramenta oculta iscas de engajamento e posts irrelevantes, fornecendo explicações claras para cada decisão tomada pelo modelo.
github.comjev-test-filter
O jev-test-filter usa o Jev para analisar diffs do git e identificar quais testes são afetados por alterações no código. Ele gera e executa automaticamente os argumentos de filtro necessários para executores de teste como vitest, Playwright, cargo test e go test.
github.comslop-filter
Esta extensão do Chrome identifica e oculta conteúdo gerado por IA em redes sociais. Ela utiliza o TypeSafe Jev para pontuar postagens com base em padrões linguísticos específicos, permitindo que os usuários ajustem os pesos de detecção conforme seu próprio julgamento.
github.comjev-reranker
jev-reranker é uma biblioteca Python que utiliza a API Jev para filtrar e reordenar resultados de busca em pipelines RAG. Ela oferece limites configuráveis para remover documentos irrelevantes e suporta solicitações síncronas e assíncronas para um gerenciamento de contexto eficiente.
github.comjev-minesweeper
Este projeto demonstra o uso do modelo de IA Jev para resolver o Campo Minado. Ele implementa padrões de fan-out especulativo e roteamento baseado em confiança para consultar probabilidades de minas, comparando o desempenho com um resolvedor determinístico.
github.comLLMtoJev
LLMtoJev é uma ferramenta que analisa prompts de LLM para identificar decisões delimitadas adequadas para migração para primitivas Jev. Ela auxilia na extração de tarefas de classificação, pontuação e lógica booleana para otimizar a estrutura de prompts generativos.
github.comtypesafe-go
Este repositório fornece utilitários Go para a API TypeSafe, incluindo uma CLI estilo grep para linguagem natural, um plugin para logs do Kubernetes e um SDK baseado apenas na biblioteca padrão. Demonstra como integrar serviços TypeSafe em fluxos de trabalho Go para consultas de dados e inspeção de logs.
github.comBusca de aluguéis Hearth
Hearth é um agente autônomo que utiliza TypeSafe Jev para pesquisar em várias plataformas de aluguel. A ferramenta controla um navegador para coletar listagens e consolidá-las, focando apenas na leitura e exibição de dados sem realizar transações.
github.comjev-rs
jev-rs é um motor em Rust que fornece julgamentos de Sistema Um compatíveis com TypeSafe a partir de LLMs. Ele extrai log-probabilidades para tarefas de noul, choice e score sem gerar texto, oferecendo ferramentas para calibração local e avaliação de precisão.
github.comjev-voice-control
Este aplicativo de barra de menus para macOS converte comandos de voz em ações estruturadas usando o Jev, um modelo System One que fornece decisões tipadas em vez de texto gerado. Ele combina execução local determinística com interação de interface guiada por IA.
github.comJev AI System One
Jev AI é um modelo de sistema um projetado para integração de software, fornecendo decisões tipadas e calibradas, como escolhas, pontuações ou probabilidades. Ele visa substituir as saídas de texto dos LLMs por dados estruturados para permitir a tomada de decisão programática direta.
github.comjev-grand-prix
Este projeto demonstra uma simulação de corrida de F1 onde Jev atua como piloto selecionando trajetórias e pedais. Utiliza uma abordagem híbrida onde o código executa a física enquanto Jev aprende os limites de velocidade de cada curva ao longo das voltas.
github.comJevmoji
Jevmoji é uma ferramenta que usa o modelo Jev da TypeSafe para pontuar e recuperar emojis relacionados com base na entrada do usuário. Demonstra como integrar pontuação semântica baseada em IA com correspondência de palavras-chave locais.
github.comjev-practice-speed
Esta demonstração WebGL permite jogar o jogo de cartas Speed contra uma CPU baseada no Jev da TypeSafe AI. O aplicativo mede e exibe a velocidade e a precisão das decisões do Jev em tempo real, utilizando um validador mecânico para garantir o cumprimento das regras.
github.comjev-information-extraction
Este projeto demonstra como usar o modelo Jev para extrair informações de documentos PDF. Ele fornece uma interface interativa para classificar trechos de texto com base em perguntas definidas pelo usuário, visualizando as evidências diretamente nas páginas do documento original.
github.comjev-connector
Este plugin para WordPress integra a API TypeSafe System One, permitindo consultar conteúdo para obter dados estruturados como probabilidades, categorias e pontuações. Ele utiliza a API Connectors do WordPress para gerenciamento seguro de chaves, sem utilizar recursos de texto generativo.
github.comtypesafe-ai-go
Este SDK Go mantido pela comunidade fornece uma interface estruturada para a API de avaliação TypeSafe AI System One. Inclui construtores fluidos, definições de perguntas tipadas e lógica de repetição com backoff exponencial para facilitar interações confiáveis com o serviço de avaliação.
github.comHermes e Jev jogam Minecraft
Este projeto demonstra uma arquitetura de agente onde Hermes planeja e Jev seleciona ações limitadas para jogar Minecraft. Ele reproduz um speedrun bem-sucedido do Ender Dragon, mostrando que verificações de validade no harness e controladores especializados superam LLMs gerais em eficiência e custo.
github.comJev Realtime Trading
Esta aplicação desktop demonstra um sistema de trading simulado que utiliza o modelo Jev da TypeSafe para analisar dados de mercado em tempo real. Executa operações fictícias baseadas em regras predefinidas, oferecendo uma interface visual para monitorar decisões sem arriscar capital real.
github.comArena de IA Laya vs Jev
Esta ferramenta oferece um ambiente de testes comparativos onde os modelos Laya e Jev competem em jogos de Snake e luta. Demonstra como diferentes modelos de IA lidam com tarefas de tomada de decisão em tempo real sob condições idênticas.
github.comjev-benchmark
Este repositório fornece um benchmark reproduzível para o Jev da TypeSafe AI, avaliando seu desempenho na classificação de risco de chamadas de ferramentas de agentes. Ele testa a precisão, latência e a confiabilidade das pontuações de confiança em cenários claros, ambíguos e adversários.
github.comwatfile
watfile é uma ferramenta de linha de comando que automatiza a organização de arquivos classificando-os em pastas via IA. Utiliza o TypeSafe AI Jev ou modelos locais Laya para analisar o conteúdo e categorizar os documentos automaticamente.
github.comtypesafe-jev-mcp
Este servidor MCP integra o modelo Jev da TypeSafe como uma ferramenta de avaliação tipada para agentes de IA. Ele demonstra como processar estados e perguntas estruturadas para retornar saídas categorizadas, como escolhas, pontuações e probabilidades para fluxos de trabalho de decisão automatizados.
github.comawesome-jev
Este diretório serve como um hub comunitário para o ecossistema TypeSafe Jev. Ele agrega SDKs oficiais, demonstrações baseadas em agentes e projetos experimentais que utilizam modelos System One para tarefas de tomada de decisão estruturadas.
github.comDocumentação de respostas da API TypeSafe
Esta documentação detalha a estrutura SystemOneResponse dentro do SDK Python da TypeSafe. Explica como a API retorna respostas estruturadas, pontuações de confiança e metadados de uso de tokens para diversos tipos de perguntas.
docs.typesafe.aiAPI de Perguntas do TypeSafe AI
Esta documentação detalha o SDK Python para TypeSafe AI, focando na definição de perguntas de sim/não, escolha e pontuação. Demonstra como estruturar estados e critérios usando objetos ou dicionários para facilitar a interação estruturada com modelos de IA.
docs.typesafe.aiTypeSafe AI SDK RetryPolicy
Esta documentação detalha a classe RetryPolicy para o SDK Python da TypeSafe AI. Explica como configurar tentativas de repetição, estratégias de backoff, jitter e códigos de status HTTP específicos para lidar com erros de rede transitórios e problemas de conexão.
docs.typesafe.aiAPI Síncrona do TypeSafeClient
O TypeSafeClient fornece uma interface síncrona para interagir com a API do TypeSafe AI. Ele permite que desenvolvedores configurem autenticação, políticas de repetição e timeouts, além de listar modelos e realizar consultas de dados estruturados.
docs.typesafe.aiTratamento de exceções do SDK TypeSafe
Esta documentação descreve a hierarquia de exceções para o SDK Python da TypeSafe. Detalha como os desenvolvedores podem tratar programaticamente vários erros de API, incluindo códigos de status HTTP, falhas de conexão, tempos limite e erros de validação de resposta.
docs.typesafe.ai
