Предложить ссылку
English
한국어
日本語
Español
Français
Deutsch
简体中文
繁體中文
Português
Bahasa Indonesia
ไทย
Italiano
Tiếng Việt
Türkçe
Polski
Назад в лабораториюJEVLAB / 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
jevql
jevql предоставляет семантический SQL-интерфейс для Postgres на базе Jev. Этот инструмент демонстрирует применение обработки естественного языка для генерации SQL-запросов, упрощая взаимодействие с базами данных для разработчиков в экосистеме Jev.
github.comJev играет в Doom
Эта демонстрация показывает, как Jev принимает решения в режиме реального времени в игре Doom. Создатель утверждает, что система выполняет до десяти действий в секунду во время игрового процесса.
x.compi-jev-compaction
Этот проект предоставляет механизм автоматической очистки контекста в Pi без потери истории разговоров. Он демонстрирует подход к управлению использованием памяти при сохранении непрерывности взаимодействий.
github.comLaneBreak
LaneBreak использует TypeSafe Jev для автоматизации приоритизации и маршрутизации заявок в службу поддержки. Проект демонстрирует структурированный подход к управлению сервисными запросами с помощью программных рабочих процессов принятия решений.
github.comОценка эссе о передовом ИИ
Эта демонстрация показывает, как Jev анализирует темп повествования в эссе, написанном Дарио Амодеи. Она иллюстрирует, как автоматизированные инструменты могут применяться для оценки структурного потока и композиции сложных технических текстов.
x.comfable-jev
Этот проект объединяет Jev и get-fable для обеспечения быстрого когнитивного процесса у автономных агентов программирования. Создатель утверждает, что реализация достигает времени отклика менее 100 мс, однако эти показатели производительности не были независимо проверены.
github.compong-jev
Этот проект демонстрирует реализацию игры Atari Pong с использованием TypeSafe Jev. Управление игровым процессом осуществляется путем постановки одного типизированного вопроса на каждый кадр без передачи координат модели.
github.comРуководство по предложению навыков TypeSafe AI
Этот официальный ресурс TypeSafe предоставляет структурированное руководство по внедрению механизмов предложения навыков в агентах ИИ. В нем демонстрируется, как динамически рекомендовать пользователям соответствующие возможности для повышения эффективности взаимодействия и выполнения задач.
docs.typesafe.aixtags
xtags — это инструмент для маркировки публикаций в X на основе того, какое действие они требуют. Он использует модель Jev, которая возвращает вероятности вместо генерации текста, для классификации намерений авторов постов.
github.comjev-mcp
Этот MCP-сервер интегрирует TypeSafe Jev в среды разработки, такие как Cursor и Codex. Он демонстрирует, как внедрить Jev в автоматизированные циклы разработки для помощи в задачах программирования через стандартные интерфейсы MCP-клиентов.
github.comКлассификатор тикетов поддержки
Эта реализация Jev автоматизирует управление тикетами поддержки, классифицируя входящие запросы по категории, срочности и требованиям к маршрутизации. Она демонстрирует, как оптимизировать рабочие процессы обслуживания клиентов, различая автоматизированные пути решения и участие человека.
x.comCerebellum-2B
Cerebellum-2B — это неавторегрессионная модель ИИ-агента на базе Qwen3.5-2B. Она демонстрирует возможности маршрутизации инструментов O(1) и автоматизации DOM, предлагая альтернативу с открытым исходным кодом для разработки эффективных процессов принятия решений агентами.
github.comАнализ рекламы конкурентов с помощью Jev
Эта демонстрация показывает, как Jev обрабатывает 724 рекламных объявления от 37 брендов. Ресурс иллюстрирует, как агент идентифицирует творческие элементы и форматы рекламы для ускорения маркетингового анализа.
x.comtypesafe-cli
Эта утилита командной строки позволяет отправлять запросы к Jev прямо из терминала. Она демонстрирует структурированную модель взаимодействия, которая принудительно выводит ответы в специфических форматах, таких как null, варианты выбора или числовые оценки, вместо обычного текста.
github.comawesome-typesafe
Этот репозиторий представляет собой курируемый список официальных ресурсов и общественных проектов для TypeSafe, моделей System One и Jev. Он служит централизованным каталогом для разработчиков, желающих изучить экосистему и интегрировать эти технологии в свои рабочие процессы.
github.compi-jev
Этот проект предоставляет систему на базе Jev для извлечения файлов и кэширования запросов. Он направлен на оптимизацию рабочих процессов на устройствах Raspberry Pi за счет более эффективной обработки данных.
github.comjev-system-architect
Этот инструмент предоставляет навык системной архитектуры для TypeSafe AI Jev/System One. Он демонстрирует, как преобразовывать нечеткие семантические суждения в структурированные примитивы Choice, Score и Noul для улучшения процесса принятия решений в системе.
github.comtypesafe-adblock
Это экспериментальное расширение для Chrome использует модель TypeSafe Jev для идентификации и удаления элементов DOM, классифицированных как реклама. Проект является локальной демонстрацией и не предназначен для использования в качестве полноценного блокировщика рекламы.
github.comИнтеграция неразговорного ИИ
Это руководство посвящено внедрению неразговорных ИИ-агентов с использованием Jev. Оно содержит практические инструкции по использованию SDK для Python и JavaScript, необработанных HTTP-запросов и конфигураций навыков агентов для разработчиков.
ziplyne.agencyРабочие процессы SEO и GEO в Jev
Этот ресурс демонстрирует семь автоматизированных рабочих процессов для Jev, ориентированных на поисковую и географическую оптимизацию. Он охватывает практические задачи, такие как анализ страниц конкурентов, оценка вероятности цитирования и стратегии оптимизации контента для специалистов по маркетингу.
x.comJev board
Jev board — это инструмент для интерфейсов окружающего интеллекта. Проект демонстрирует интеграцию быстрых и надежных моделей для обеспечения адаптивного взаимодействия с пользователем в рамках генеративного интерфейса.
x.comjev-gomoku
Этот проект представляет собой экспериментальную платформу для игры в Гомоку на базе Jev с использованием сеточной системы ввода. Он позволяет пошагово отслеживать процесс принятия решений моделью, а также поддерживает игру в реальном времени и воспроизведение прошлых партий.
github.comjevcache
jevcache предоставляет механизм кэширования решений для моделей Jev с безопасной типизацией. Инструмент позволяет мемоизировать выходные данные моделей, обеспечивая детерминированность и возможность совместного использования повторных запросов с помощью компактного бинарного файла.
github.comРоботизированная рука под управлением Jev
Эта демонстрация показывает роботизированную руку, использующую Jev для манипуляции объектами в реальном времени. Создатель сообщает, что система интегрирует визуальные данные для выполнения процессов принятия решений со скоростью два цикла в секунду для захвата мяча.
x.comLinkedIn NoSlop
Это расширение для браузера направлено на повышение концентрации внимания пользователей за счет автоматического размытия малоценных публикаций в LinkedIn. Проект демонстрирует практический подход к фильтрации лент социальных сетей для уменьшения цифрового шума и повышения эффективности просмотра.
github.comПредсказатель экзаменационных вопросов Jev
Этот инструмент демонстрирует способность Jev анализировать и ранжировать экзаменационные вопросы на основе вероятности их появления в реальных тестах. Создатель утверждает, что система обрабатывает прогнозы за 80 секунд, однако точность этих данных не была подтверждена независимыми источниками.
x.comfastbrowse
Этот проект для разработчиков демонстрирует агентный подход к веб-серфингу, где Jev выбирает действия, а LLM занимается планированием и цитированием источников. Он служит экспериментальной основой для автоматизации задач в браузере с помощью структурированного логического вывода.
github.comjev-frontend-qa
Этот проект демонстрирует обеспечение качества фронтенда на основе доказательств с использованием Jev Ultrafast и Browser Harness. Он включает синтетическое приложение для списка задач, чтобы показать, как эти инструменты интегрируются в автоматизированные рабочие процессы тестирования.
github.comДемонстрация умного дома
Эта интерактивная демонстрация показывает спекулятивное разветвление, позволяющее обрабатывать несколько запросов за один вызов. Она иллюстрирует, как код фильтрует и сохраняет только наиболее релевантные ответы.
docs.typesafe.aiреальное время виртуальной примерки
Этот эксперимент демонстрирует систему виртуальной примерки в реальном времени. Она использует Jev для обработки пользовательского ввода и анализа транскриптов, что позволяет динамически выбирать и обновлять одежду на цифровой модели во время сеанса.
x.comИспользование компьютера на базе Jev
Этот ресурс демонстрирует реализацию управления компьютером на основе Jev. Автор заявляет о значительном преимуществе в скорости и экономической эффективности по сравнению с Opus 5, подчеркивая способность системы работать в различных операционных системах.
x.comjev-gomoku
Этот проект предоставляет клиент MoonBit для Jev и демонстрирует партию в гомоку между двумя экземплярами Jev. Включает журналы времени для отслеживания производительности автоматизированных игровых сессий.
github.comtypesafe-chess
Этот проект демонстрирует шахматный эксперимент, в котором модель Jev соревнуется с движком Stockfish. Он служит практическим тестом возможностей принятия решений моделью в рамках структурированной игровой среды.
github.comПострочный поиск
Это официальное справочное руководство TypeSafe AI демонстрирует, как реализовать функцию построчного семантического поиска. Оно предоставляет разработчикам необходимые шаблоны для выполнения точного поиска текста в структурированных наборах данных.
docs.typesafe.aiВозможности генерации текста Jev
Эта публикация сообщества демонстрирует способность Jev генерировать текст. Она служит прямым ответом на предыдущие утверждения о том, что модель не обладает такой функциональностью, предоставляя доказательства ее практического применения в языковых задачах.
x.comextremely-specific-council
Этот проект представляет собой игровой совет TypeSafe AI, состоящий из двенадцати членов. Он демонстрирует интерактивный процесс принятия решений, позволяя пользователям просматривать анимированные голосования и изучать обоснования каждого вынесенного вердикта.
github.com
