Назад в лабораторию

JEVLAB / FIELD NOTES

Свежее из лаборатории

Датированный список для чтения недавно добавленных ресурсов и НОВОСТЕЙ JEVLAB. Возвращайтесь, чтобы узнать, что изменилось, или подпишитесь на RSS-ленту в своем ридере.

1 299 дополнений в этом окне

Запомнить этот визит в этом браузере, чтобы выделить новые дополнения в следующий раз. Никакого входа в систему или отслеживания между устройствами.

Даты показывают, когда элемент стал доступен в JEVLAB, по UTC, а не когда был опубликован его исходный источник. Правки, касающиеся только перевода, не считаются новыми ресурсами.

36

  1. X

    симуляция уборки мусора MOSS

    Эта симуляция демонстрирует, как MOSS собирает мусор по заданным инструкциям. Проект является экспериментальной демонстрацией автоматизированного принятия решений для уборки улиц и не является проверенным решением для реальных условий.

    x.com
  2. GitHub

    jevchat

    jevchat — это исследовательский проект чат-бота, предназначенный для ответов на вопросы, вводимые пользователями. Этот репозиторий служит функциональной демонстрацией моделей диалогового взаимодействия в рамках более широкой коллекции инструментов обработки языка.

    github.com
  3. GitHub

    advocaat

    advocaat — это компактный, типобезопасный клиент для запросов к ИИ на основе ваших данных. Проект демонстрирует использование TypeSafe Jev для обеспечения структурированного взаимодействия между локальными наборами данных и моделями ИИ.

    github.com
  4. X

    Контекстные быстрые действия для буфера обмена

    Этот инструмент для macOS демонстрирует рабочий процесс, позволяющий выполнять автоматические действия в зависимости от содержимого буфера обмена. Он направлен на повышение продуктивности за счет предоставления контекстных ярлыков для обработки данных.

    x.com
  5. X

    Блиц-шахматы с Jev V13

    В этом эксперименте Jev V13 соревнуется в блиц-шахматах с передовыми языковыми моделями. Демонстрация показывает, как различные архитектуры ИИ справляются со стратегическим принятием решений и тактической игрой в условиях ограниченного времени.

    x.com
  6. GitHub

    CartShield

    CartShield использует TypeSafe Jev для помощи малому и среднему бизнесу в борьбе с мошенничеством при оформлении заказов. Инструмент предлагает структурированный подход к оценке рисков транзакций и автоматизации процессов обработки в среде электронной коммерции.

    github.com
  7. GitHub

    pdoom-protocol

    Этот проект представляет кооперативный платформенный шутер, в котором агент TypeSafe Jev выступает в роли напарника. Он демонстрирует экспериментальную интеграцию автономных ИИ-агентов в динамичную игровую среду для реализации совместного игрового процесса между человеком и ИИ.

    github.com
  8. GitHub

    jevfire

    jevfire реализует параллельное принятие решений в стиле JEV для LLM на базе CUDA. Проект предоставляет API, совместимый с vLLM, и примеры игровых агентов, демонстрирующие одновременную обработку нескольких решений в рамках одного контекста.

    github.com
  9. GitHub

    switchloom

    switchloom — это детерминированная система маршрутизации моделей для агентов кодирования. Она демонстрирует специализированный механизм управления выбором моделей, подчеркивая возможности интеграции с Codex для автоматизированных задач программирования.

    github.com
  10. X

    ConsoleChaosRacing под управлением Jev

    Этот проект демонстрирует интеграцию Jev для управления решениями о вождении в интерфейсе гоночной игры. Он освещает экспериментальный подход к использованию автономной логики для ввода команд управления в реальном времени в симулированной игровой среде.

    x.com
  11. X

    Эксперимент с фокус-группой рекламы Jev

    Этот эксперимент демонстрирует использование Jev для симуляции тридцати различных персон с целью оценки рекламного контента. Он исследует, как автоматизированные агенты могут принимать решения о прокрутке или остановке на сотнях объявлений для анализа моделей вовлеченности.

    x.com
  12. GitHub

    ask-jev-skill

    Этот проект предоставляет навык для Hermes и других ИИ-агентов для взаимодействия с Jev. Он демонстрирует интеграцию внешних агентских платформ со службами Jev для облегчения структурированных и безопасных запросов в рамках автоматизированных рабочих процессов.

    github.com
  13. YouTube

    Фреймворк микрорешений Jev AI

    В данном руководстве описывается архитектура Jev AI с подробным разбором трех типов микрорешений. Ресурс помогает понять, как система обрабатывает детальные операционные выборы для обеспечения автоматизированных рабочих процессов принятия решений.

    youtube.com
  14. GitHub

    jev-acento

    Этот исследовательский проект изучает, как архитектура Jev справляется с обработкой испанского языка. Он служит экспериментальным аудитом для оценки лингвистической производительности и обработки символов в рамках фреймворка Jev.

    github.com
  15. GitHub

    jev-trader

    Этот проект демонстрирует реализацию автоматизированной торговли с использованием Jev на рынке Kuru MON-USDC. Он выполняет одно торговое решение для каждого блока блокчейна Monad, показывая, как агенты Jev могут взаимодействовать с ликвидностью децентрализованных бирж.

    github.com
  16. GitHub

    typesafeai-go

    Этот репозиторий предоставляет SDK на языке Go для взаимодействия с API TypeSafe AI. Он позволяет разработчикам интегрировать функциональность TypeSafe AI непосредственно в приложения на Go, предоставляя структурированные клиентские методы для связи с API.

    github.com
  17. GitHub

    invalidate

    invalidate предоставляет слой аннулирования для памяти ИИ, построенный на базе TypeSafe Jev. Система назначает срок действия для фактов и автоматически аннулирует их при появлении новых противоречивых данных.

    github.com
  18. GitHub

    capture

    capture — это инструмент для ведения голосового дневника на Mac, использующий Jev для сортировки контента. Он интегрируется с Notion для организации записей, предоставляя оптимизированный рабочий процесс для фиксации мыслей и повседневных дел.

    github.com
  19. GitHub

    Пример guardrail Jev для agentgateway

    Этот пример демонстрирует интеграцию Jev в качестве защитного барьера для промптов внутри прокси-сервера agentgateway. Он показывает, как разработчики могут реализовать автоматическую фильтрацию запросов вместе с функциями отслеживания и контроля затрат при взаимодействии с LLM.

    github.com
  20. GitHub

    jev-mcp-dispatcher

    Этот проект демонстрирует метод выполнения вызовов инструментов Model Context Protocol с использованием Jev. Он позволяет разработчикам запускать определенные функции инструментов с помощью ввода на естественном языке без необходимости использования большой языковой модели.

    github.com
  21. YouTube

    Демонстрация обработки электронной почты с помощью Jev

    Эта демонстрация показывает, как Jev выполняет задачи по категоризации, оценке приоритетности, обнаружению спама и прогнозированию ответов. Создатель сообщает о тестировании этих возможностей на 1000 электронных писем для оценки производительности системы при управлении рабочими процессами входящих сообщений.

    youtube.com
  22. GitHub

    jev-semgrep

    Этот инструмент позволяет выполнять семантический поиск по коду, оценивая строки на основе их смысла. Разработчики могут использовать логические операторы для кросс-языковых запросов, фильтруя код по концептуальному намерению, а не только по буквальным совпадениям текста.

    github.com
  23. GitHub

    jev-align

    Этот инструмент командной строки облегчает активное обучение, интегрируя обратную связь от человека с GEPA. Он демонстрирует рабочий процесс для уточнения определений решений Jev с помощью итеративных процессов маркировки и выравнивания.

    github.com
  24. GitHub

    jev-bun1

    Этот репозиторий служит вводным руководством для разработчиков, желающих интегрировать Jev в свои проекты с помощью TypeScript SDK. В нем показаны основные шаги по настройке, необходимые для начала работы с компонентами TypeSafe AI в среде Bun.

    github.com
  25. Docs

    Концепция состояния в TypeSafe AI

    Эта официальная документация определяет концепцию состояния в рамках платформы TypeSafe AI. В ней объясняется, как управление состоянием служит ключевым компонентом для поддержания согласованности и контекста при взаимодействии с ИИ и в сложных системных рабочих процессах.

    docs.typesafe.ai
  26. X

    Создание битов с помощью голоса

    Эта демонстрация показывает, как пользователь создает музыкальные биты с помощью голосовых команд в реальном времени, направленных к Jev. Она иллюстрирует экспериментальный интерфейс для создания аудио, основанный на вводе естественного языка для манипулирования и аранжировки звуковых элементов.

    x.com
  27. GitHub

    JevTest

    JevTest — это фреймворк для ограниченного исследовательского тестирования браузеров с использованием Jev. Он позволяет разработчикам реализовывать детерминированные утверждения и создавать воспроизводимые доказательства для поддержки автоматизированных процессов обеспечения качества в веб-средах.

    github.com
  28. Ресурсы

    Агент Jev в Minecraft

    Эта демонстрация, находящаяся в разработке, показывает модель Jev, управляющую персонажем в Minecraft. Автор демонстрирует, как агент выполняет базовые задачи по выживанию, например, активно избегает враждебных существ, таких как зомби, в ночное время.

    reddit.com
  29. GitHub

    Kiru Hai Coach

    Этот инструмент служит помощником в маджонге, используя Jev для предложения вариантов сброса тайлов. Он разработан, чтобы помочь игрокам улучшить процесс принятия решений во время игры, предоставляя стратегические советы на японском языке.

    github.com
  30. X

    Tetris с принятием решений Jev в реальном времени

    Этот проект демонстрирует, как Jev играет в Tetris, принимая решения в реальном времени для перемещения блоков. Он показывает применение логики на базе Jev в классической аркадной среде для управления состоянием игры.

    x.com
  31. X

    Поиск визуальных референсов

    Этот инструмент демонстрирует рабочий процесс на базе Jev, который извлекает и генерирует коллекцию из 100 изображений из таких архивов, как NASA и The Met. Он показывает, как пользователи могут быстро собирать визуальные референсы на основе одного запроса.

    x.com
  32. Ресурсы

    Оценка рабочих процессов

    Этот ресурс описывает методологию, используемую для оценки рабочих процессов System One. Он предоставляет сравнительные данные о производительности различных моделей, предлагая структурированный подход к оценке надежности и качества вывода рабочих процессов ИИ в практических приложениях.

    evals.typesafe.ai
  33. Docs

    Спекулятивный fan-out

    Этот справочный материал TypeSafe AI описывает паттерн спекулятивного fan-out. Он демонстрирует, как повысить отзывчивость системы путем запуска нескольких параллельных запросов и выбора первого успешного результата для снижения задержек в рабочих процессах ИИ.

    docs.typesafe.ai
  34. GitHub

    simple-jev

    Этот проект предоставляет утилиту для преобразования языковых моделей с открытым исходным кодом в классификаторы или конечные точки Jev. Он демонстрирует упрощенный подход для разработчиков по внедрению функций принятия решений с использованием существующих архитектур моделей без необходимости в сложной инфраструктуре.

    github.com
  35. GitHub

    jevtest

    jevtest предоставляет семантические сопоставители тестов для Vitest и Jest на базе модели Jev. Инструмент позволяет записывать ожидания тестов на простом английском языке и получать откалиброванные вероятности для утверждений.

    github.com
  36. X

    MakerMap

    MakerMap — это инструмент для поиска, использующий технологию Jev для связи пользователей с местными мастерами. Разработчик заявляет о высокой точности поиска ремесленников, однако эти утверждения о производительности не были подтверждены независимыми экспертами.

    x.com