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.
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
Взгляд Nvidia на экономику ИИ
Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг заявил, что ИИ трансформирует центры обработки данных в «фабрики интеллекта», меняя структуру мировой экономики. Этот процесс способствует реиндустриализации и созданию новых рабочих мест в инфраструктурном секторе.
threads.comrust-sysone
Этот неофициальный Rust-клиент предоставляет типобезопасный интерфейс для взаимодействия с System One TypeSafe AI. Он демонстрирует гибкий API для создания запросов и обработки типизированных ответов, включая использование токенов и оценку стоимости.
github.comdemo-symfony-typesafe
Этот проект демонстрирует использование Jev и Symfony AI для автоматической классификации запросов в службу поддержки. Он показывает реализацию асинхронной обработки, ограничения скорости и обновлений панели мониторинга в реальном времени с помощью компонентов Symfony для определения намерений, срочности и ошибок.
github.compi-typesafe
pi-typesafe интегрирует модель оценки Jev в среду агента Pi. Он предоставляет инструмент для оценки структурированных данных, позволяя агентам выполнять классификацию, скоринг и логические проверки с использованием калиброванных вероятностей вместо текстовых описаний.
github.comJev DSPy Lab
Jev DSPy Lab предоставляет инструменты для записи, воспроизведения и оценки решений TypeSafe AI в конвейерах DSPy. Это позволяет разработчикам измерять калибровку, селективный риск, задержку и смоделированные затраты с помощью детерминированного автономного анализа.
github.comjev-usecases
Этот репозиторий содержит реализации на Python для модели Jev от TypeSafe AI, демонстрирующие использование калиброванных вероятностей для автоматизированного принятия типизированных решений в программном обеспечении. Включает примеры использования, такие как сортировка инцидентов безопасности, обработка счетов и защитные механизмы для генеративных моделей.
github.comjevymarket
jevymarket — это экспериментальный торговый бот для Polymarket, использующий модель принятия решений Jev для расчета вероятностей. Он сочетает веб-исследования со структурированным анализом Jev для выявления и исполнения сделок на основе настраиваемых параметров.
github.comlkclean
lkclean — это расширение для Chrome, которое фильтрует ленту LinkedIn с помощью Jev. Оно скрывает кликбейт и нерелевантные публикации, предоставляя пояснения для каждого решения, принятого моделью.
github.comjev-test-filter
jev-test-filter использует Jev для анализа git diff и определения того, какие тесты затрагиваются изменениями в коде. Он автоматически генерирует и выполняет необходимые аргументы фильтрации для таких инструментов тестирования, как vitest, Playwright, cargo test и go test.
github.comslop-filter
Это расширение для Chrome идентифицирует и скрывает контент, созданный ИИ, в социальных сетях. Оно использует TypeSafe Jev для оценки публикаций на основе специфических языковых паттернов, позволяя пользователям настраивать веса обнаружения в соответствии с собственными суждениями.
github.comjev-reranker
jev-reranker — это библиотека Python, использующая API Jev для фильтрации и переранжирования результатов поиска в конвейерах RAG. Она позволяет настраивать пороги для удаления нерелевантных документов и поддерживает как синхронные, так и асинхронные запросы для эффективной обработки контекста.
github.comjev-minesweeper
Этот проект демонстрирует использование модели ИИ Jev для решения игры «Сапер». Он применяет паттерны спекулятивного веерного запроса и маршрутизации на основе уверенности для оценки вероятности мин, сравнивая результаты с детерминированным решателем.
github.comLLMtoJev
LLMtoJev — это инструмент для анализа промптов LLM, позволяющий выявлять ограниченные задачи принятия решений для их переноса на примитивы Jev. Он помогает извлекать задачи классификации, оценки и логические суждения для оптимизации структуры генеративных промптов.
github.comtypesafe-go
Этот репозиторий предоставляет утилиты Go для API TypeSafe, включая CLI в стиле grep для естественного языка, плагин для логов Kubernetes и SDK, использующий только стандартную библиотеку. Он демонстрирует интеграцию сервисов TypeSafe в рабочие процессы Go для автоматизированного запроса данных и анализа логов.
github.comПоиск аренды Hearth
Hearth — это автономный агент, использующий TypeSafe Jev для поиска по нескольким площадкам аренды недвижимости. Инструмент управляет браузером для сбора объявлений и формирования единого списка, ограничиваясь чтением и отображением данных без совершения сделок.
github.comjev-rs
jev-rs — это движок на Rust для получения суждений System One, совместимых с TypeSafe, из LLM. Он извлекает логарифмические вероятности для задач noul, choice и score без генерации текста, предоставляя инструменты для локальной калибровки и оценки точности моделей.
github.comjev-voice-control
Это приложение для строки меню macOS преобразует голосовые команды в структурированные действия с помощью Jev, модели System One, предоставляющей типизированные решения вместо генерации текста. Оно сочетает детерминированное локальное выполнение с ИИ-управлением интерфейсом для контроля приложений и настроек.
github.comJev AI System One
Jev AI — это модель системного уровня, предназначенная для интеграции с программным обеспечением, предоставляющая типизированные и откалиброванные решения, такие как выбор, оценки или вероятности. Она заменяет текстовые выводы LLM структурированными данными для обеспечения прямого программного принятия решений.
github.comjev-grand-prix
Этот проект демонстрирует симуляцию гонок Формулы-1, где Jev управляет автомобилем, выбирая траекторию и работу педалями. Используется гибридный подход: код отвечает за физику, а Jev обучается предельным скоростям прохождения поворотов в ходе заездов.
github.comJevmoji
Jevmoji — это инструмент, использующий модель Jev от TypeSafe для оценки и поиска релевантных эмодзи на основе ввода пользователя. Он демонстрирует интеграцию семантической оценки на базе ИИ с локальным сопоставлением ключевых слов.
github.comjev-practice-speed
Эта WebGL-демонстрация позволяет сыграть в карточную игру Speed против процессора, работающего на базе Jev от TypeSafe AI. Приложение измеряет и отображает скорость и точность принятия решений Jev в реальном времени, используя механический валидатор для контроля соблюдения правил.
github.comjev-information-extraction
Этот проект демонстрирует использование модели Jev для извлечения информации из PDF-документов. Он предоставляет интерактивный интерфейс для ранжирования фрагментов текста на основе вопросов пользователя и визуализации доказательств непосредственно на страницах исходного документа.
github.comjev-connector
Этот плагин для WordPress интегрирует API TypeSafe System One, позволяя разработчикам запрашивать структурированные данные, такие как вероятности, категории и оценки. Он использует API Connectors WordPress для безопасного управления ключами, не применяя функции генерации текста.
github.comtypesafe-ai-go
Этот поддерживаемый сообществом SDK для Go предоставляет структурированный интерфейс для API оценки TypeSafe AI System One. Он включает гибкие конструкторы, типизированные определения вопросов и встроенную логику повторных попыток с экспоненциальной задержкой для обеспечения надежного взаимодействия со службой оценки.
github.comHermes и Jev играют в Minecraft
Этот проект демонстрирует архитектуру агента, где Hermes планирует, а Jev выбирает ограниченные действия для игры в Minecraft. Он воспроизводит успешный спидран Ender Dragon, показывая, что проверка валидности на стороне harness и специализированные контроллеры эффективнее и дешевле, чем общие LLM.
github.comJev Realtime Trading
Это настольное приложение демонстрирует систему бумажной торговли, использующую модель Jev от TypeSafe для анализа рыночных данных в реальном времени. Оно выполняет симулированные сделки на основе заданных правил и предоставляет визуальный интерфейс для отслеживания решений без использования реального капитала.
github.comАрена ИИ Laya vs Jev
Этот инструмент предоставляет среду для сравнительного тестирования, где модели Laya и Jev соревнуются в играх Snake и файтингах. Он демонстрирует, как различные модели ИИ справляются с задачами принятия решений в реальном времени при идентичных условиях и ограничениях производительности.
github.comjev-benchmark
Этот репозиторий предоставляет воспроизводимый бенчмарк для Jev от TypeSafe AI, оценивающий его производительность в классификации рисков при вызове инструментов агентами. Он проверяет точность, задержку и надежность показателей уверенности в четких, неоднозначных и состязательных сценариях.
github.comwatfile
watfile — это инструмент командной строки для автоматизации сортировки файлов с помощью ИИ. Он использует TypeSafe AI Jev или локальные модели Laya для анализа содержимого документов и их распределения по соответствующим папкам.
github.comtypesafe-jev-mcp
Этот MCP-сервер интегрирует модель Jev от TypeSafe в качестве типизированного инструмента оценки для ИИ-агентов. Он демонстрирует обработку состояний и структурированных вопросов для получения категоризированных результатов, таких как выбор, оценки и вероятности, для автоматизированных процессов принятия решений.
github.comawesome-jev
Этот каталог служит общественным центром для экосистемы TypeSafe Jev. Он объединяет официальные SDK, демонстрации на основе агентов и экспериментальные проекты, использующие модели System One для структурированного принятия решений в различных приложениях.
github.comДокументация по ответам API TypeSafe
В этой документации подробно описана структура SystemOneResponse в Python SDK для TypeSafe. Объясняется, как API возвращает структурированные ответы, показатели достоверности и метаданные об использовании токенов для различных типов вопросов.
docs.typesafe.aiAPI вопросов TypeSafe AI
В этой документации описывается Python SDK для TypeSafe AI, с акцентом на определение вопросов типа «да/нет», выбор и оценку. Демонстрируется, как структурировать состояние и критерии с помощью объектов или словарей для облегчения взаимодействия с моделями ИИ.
docs.typesafe.aiTypeSafe AI SDK RetryPolicy
В этой документации подробно описан класс RetryPolicy для Python SDK от TypeSafe AI. Объясняется, как настроить количество повторных попыток, стратегии экспоненциальной задержки, джиттер и конкретные HTTP-коды состояния для эффективной обработки временных сетевых ошибок и проблем с подключением к API.
docs.typesafe.aiСинхронный API TypeSafeClient
TypeSafeClient предоставляет синхронный интерфейс для взаимодействия с API TypeSafe AI. Он позволяет разработчикам настраивать аутентификацию, политики повторных попыток и тайм-ауты, а также просматривать список моделей и выполнять структурированные запросы данных.
docs.typesafe.aiОбработка исключений TypeSafe SDK
В этой документации описана иерархия исключений для Python SDK от TypeSafe. В ней подробно рассказывается, как разработчики могут программно обрабатывать различные ошибки API, включая коды состояния HTTP, сбои подключения, тайм-ауты и ошибки проверки ответов.
docs.typesafe.ai
