A FIELD GUIDE TO JEV / VOL. 01
Лучшее о Jev: реальные проекты, практические руководства и идеи со всего интернета.
THE OFFICIAL SIGNAL 4 HIGHLIGHTS
Diogo Almeida@CompleteSkepticLAUNCH POSTДиогу Алмейда представляет Jev, структурированную модель принятия решений TypeSafe. Посмотрите фильм о запуске и изучите оригинальный тред для подхода модели, примеров и отчетов автора о производительности.
TypeSafe AI@typesafeaiOFFICIALОфициальное объявление запуска TypeSafe знакомит с лабораторией и направляет разработчиков к Jev. Включает фильм о запуске Диогу Алмейды и оригинальное введение.
TypeSafe AI@typesafeaiOFFICIALTypeSafe объявляет о публичном доступе к Jev без списка ожидания. Официальный консоль — это отправная точка для тестирования типизированных решений в собственном приложении.
JEVLAB ARTTypeSafe AI@typesafeaiOFFICIALTypeSafe подчеркивает подход Jev с типизированным выводом: приложения предоставляют состояние и вопросы, затем действуют на основе вероятностей, выборов или оценок. Связанное объявление также касается интеграции API Venice.
JEVLAB ARTStart with the Launch Post. Explore four official signals.
7 материалов
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
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
Jev is utilized for decision-making processes on Cloudflare, including support routing and risk management.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
A LangChain package with TypeSafeClassifier for integrating Jev into applications.
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
Short practical intro with a Python ticket-triage example.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Предложить ссылку
한국어
日本語
Español
Français
Deutsch
简体中文
繁體中文
Português
Bahasa Indonesia
ไทย
Italiano
Tiếng Việt
Türkçe
Polski
4 HIGHLIGHTS
Decisions & routing
Source-linked curation