Пост запуска Jev
Диогу 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.
Latest addition
Source check
Recent activityA FIELD GUIDE TO JEV / VOL. 01
Лучшее о Jev: реальные проекты, практические руководства и идеи со всего интернета.
Диогу 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.
Официальное объявление запуска TypeSafe знакомит с лабораторией и направляет разработчиков к Jev. Включает фильм о запуске Диогу Алмейды и оригинальное введение.
TypeSafe объявляет о публичном доступе к Jev без списка ожидания. Официальный консоль — это отправная точка для тестирования типизированных решений в собственном приложении.
TypeSafe 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.
Start with the Launch Post. Explore four official signals.
20 материалов
AI-assisted summaries and translations. Check original sources for context and performance claims.
A podcast segment discussing Jevons paradox and its connection to TypeSafe AI's funding.

Source-linked curation
A tested resource evaluating Jev's capabilities in browser automation and support tasks.

Source-linked curation
Jev enables users to create various applications using its architecture, as explained in a YouTube guide.

Source-linked curation
Tutorial covers API setup and building prototypes with Jev and LLMs.

Source-linked curation
Fazt presenta las decisiones estructuradas de Jev con ejemplos de Snake y clasificación de solicitudes de soporte.

Source-linked curation
Jev is HERE. How to use it. A resource explaining how to access Jev through the Vercel AI Gateway and its potential business applications.

Source-linked curation
Jev processes natural language with structured outputs and confidence levels, but it is not a traditional large language model.

Source-linked curation
A YouTube guide explaining Jev's functionality, including browser use, classification, and code review without an LLM.

Source-linked curation
A YouTube guide explores using Jev within an agentic coding loop, focusing on cost efficiency for development tasks.

Source-linked curation
A guide explaining three types of micro decisions used by Jev AI.

Source-linked curation
A setup where Jev selects between different AI models for specific tasks, streamlining model usage in a single terminal.

Source-linked curation
A resource discussing a new model type that outperforms LLMs in specific areas, collected for the tools shelf.

Source-linked curation
Jev processes 1,000 emails for category, priority, spam, and reply predictions.

Source-linked curation
A YouTube guide discussing Jev's functionality, pricing, and performance comparisons with Astra, including benchmarking and parallel decision analysis.

Source-linked curation
Retriever AI evaluates Jev's performance on real browser tasks, identifying strengths and areas for improvement in integration with larger models.

Source-linked curation
A resource detailing a test of Jev on 12 real-world scenarios, including speed, cost, and practical applications.

Source-linked curation
Leonardo Bissoli apresenta decisões estruturadas com Jev, incluindo confiança, limites e exemplos de uso em aplicações.

Source-linked curation
A user tested the new Jev model and shared insights about its significance for System One models.

Source-linked curation
Jev is demonstrated as a classification model with practical examples.

Source-linked curation
A livestream analyzing Jev's architecture for JSON-predicting models.

Source-linked curation