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
OneVOneJev
Этот проект представляет собой игру-арену 1v1 с быстрой стрельбой, созданную с использованием Three.js и фреймворка TypeSafe System One. Он демонстрирует механизмы соревнований в реальном времени в браузере для разработки на базе Jev.
github.comjev4k
jev4k предоставляет предметно-ориентированный язык и клиентский интерфейс на Kotlin для взаимодействия с моделью Jev. Этот инструмент упрощает интеграцию, предлагая типобезопасные абстракции для разработчиков, работающих в экосистеме Kotlin.
github.comjev-gates
Этот проект предоставляет шесть шлюзов для Claude Code, которые выявляют нарушения правил, правки вне области действия и незавершенные запросы. Он демонстрирует рабочий процесс проверки, в котором Jev оценивает результаты работы агента на основе фиксированного контрольного списка и доказательств.
github.comклассификатор сложности промпта
Этот проект демонстрирует классификатор реального времени, предназначенный для оценки сложности промптов. Выявляя простые запросы, система активирует более быстрый режим обработки, стремясь оптимизировать время отклика и повысить эффективность взаимодействия пользователя с рабочими процессами на базе ИИ.
x.comТестирование производительности Jev
Этот ресурс содержит подробный обзор тестирования Jev в двенадцати реальных сценариях. Автор делится наблюдениями о скорости работы, затратах и практическом применении, предоставляя субъективную оценку производительности системы в различных условиях.
youtube.commcp_jev
Этот проект предоставляет локальный сервер MCP для запуска готовых наборов вопросов Jev. Он демонстрирует, как интегрировать рабочие процессы на основе Jev в локальные среды разработки с использованием стандартных интерфейсов протоколов.
github.comjev-play-ping-pong
Этот проект демонстрирует агента, играющего в настольный теннис в браузере. Он показывает использование структурированной телеметрии и типизированных решений для взаимодействия со стандартными веб-вводами, обеспечивая при этом проверяемые доказательства выполненных действий.
github.comunclutter
Это расширение для браузера WXT использует Jev для автоматического удаления лишних элементов с веб-страниц. Оно демонстрирует метод применения повторно используемых правил шаблонов для очистки макетов страниц, что способствует более сфокусированному просмотру контента.
github.combarrunto
Это расширение для Chrome интегрирует Jev в X.com, позволяя пользователям анализировать публикации во время просмотра ленты. Инструмент демонстрирует практическое применение Jev для оценки контента в режиме реального времени непосредственно на социальной платформе.
github.comjevmetrics
Этот коннектор для OpenTelemetry Collector использует Jev для оценки метаданных метрик. Он демонстрирует, как применять автоматизированные политики хранения к метрикам перед их экспортом во внешние системы.
github.comJev Tetris
Эта веб-игра демонстрирует автоматизированного агента, играющего в Тетрис. Он выбирает вращение фигур и столбцы для размещения на основе вычисленных метрик, таких как количество пустот, высота стека и неровность поверхности, для оптимизации состояния игрового поля.
jev-omega.vercel.appJcyber
Jcyber — это набор инструментов для разработчиков, предназначенный для цепочек поиска уязвимостей (bug bounty). Проект демонстрирует использование Jev для управления и контроля каждого этапа процесса исследования безопасности, стремясь упростить обнаружение сложных уязвимостей.
github.comJev в качестве QA-тестировщика
В этой публикации сообщества рассматривается потенциал использования Jev через TypeSafe AI для задач обеспечения качества. Ресурс демонстрирует концептуальный рабочий процесс для автоматизированного тестирования программного обеспечения с использованием возможностей платформы.
x.comjev-superpowers
Этот фреймворк предоставляет структурированный подход для ИИ-агентов по написанию кода, позволяя использовать TypeSafe Jev System One для принятия типизированных решений. Он демонстрирует интеграцию формальной безопасности типов в автоматизированные рабочие процессы разработки ПО.
github.comChatJev
ChatJev — это проект для разработчиков, исследующий процессы принятия решений с использованием классификатора в качестве предиктора следующего токена. Этот эксперимент демонстрирует, как модели классификации могут быть адаптированы для влияния на генерацию последовательностей в архитектуре на базе Jev.
github.comПонимание функциональности Jev
Это видеоруководство исследует основные возможности Jev, демонстрируя, как он справляется с автоматизацией браузера, классификацией данных и задачами проверки кода без использования больших языковых моделей.
youtube.comjev-desktop
Этот проект демонстрирует рабочий процесс агента, в котором Jev используется для выбора и выполнения действий в среде Codex Computer Use. Он служит практической реализацией для интеграции автоматизированного принятия решений в задачи браузера на рабочем столе.
github.comAskJev
AskJev — это общественный проект для навигации по сети без использования рук. Он демонстрирует рабочий процесс, в котором Jev выполняет действия в браузере, а Claude управляет диалогом, позволяя пользователям управлять просмотром веб-страниц с помощью голосовых или текстовых команд.
x.comai-elo-ranker
Этот инструмент предоставляет рекурсивный турнирный движок для оценки моделей ИИ. Он использует швейцарскую систему жеребьевки для организации соревновательных матчей и расчета рейтинга Эло для анализа производительности в экосистеме Jev.
github.comjev-ood-calibration
Этот проект оценивает калибровку Jev с использованием 900 тикетов поддержки, созданных по правилам, и публичных бенчмарков. Он предоставляет независимый анализ ошибок калибровки с помощью метрик ECE и температурной коррекции, предлагая воспроизводимую структуру для проверки надежности модели.
github.comjev-autopilot
Этот проект демонстрирует систему автономной навигации дронов с использованием Jev. Он показывает способность управлять дроном при перемещении между двумя точками в симулированной городской среде, избегая препятствий во время полета.
github.commini-jev
Этот эксперимент демонстрирует интерфейс принятия решений в стиле Jev с использованием замороженной модели Qwen3-4B. Он показывает, как считывать логиты букв опций напрямую, вместо генерации стандартного JSON для принятия решений.
github.comЭксперимент с эмулятором 6502
Этот общественный проект демонстрирует потенциал Jev функционировать в качестве вычислительной среды путем эмуляции процессора 6502. Он служит экспериментальным доказательством концепции запуска устаревших аппаратных архитектур в рамках Jev.
x.comx-scanner
Это расширение для Chrome помечает публикации в X с помощью оценок Jev. Оно демонстрирует метод анализа контента в реальном времени и предоставляет счетчик для отслеживания затрат на обработку данных во время просмотра.
github.comhome-assistant-typesafe
Этот проект демонстрирует интеграцию Home Assistant с Jev. Он направлен на обработку пользовательского ввода с помощью структурированной логики, исключая зависимость от больших языковых моделей при интерпретации команд.
github.comlangchain-typesafe
Этот пакет предоставляет TypeSafeClassifier для интеграции логики Jev в рабочие процессы LangChain. Он демонстрирует структурированный подход к управлению процессами принятия решений в приложениях ИИ, используя шаблоны безопасности типов для повышения надежности.
pypi.orgКарта вариантов использования TypeSafe AI
Этот официальный справочный документ описывает различные практические применения TypeSafe AI. Он служит фундаментальным руководством, помогающим пользователям понять, как внедрять и интегрировать эти системы в различных операционных средах и технических рабочих процессах.
docs.typesafe.aiRISC-jeV
Этот проект демонстрирует экспериментальную реализацию архитектуры процессора RISC-V с использованием Jev. Он служит техническим исследованием того, как Jev может быть адаптирован для симуляции низкоуровневых наборов аппаратных инструкций и логики процессора.
github.comjev-align
jev-align предоставляет структуру для проверки соответствия ответов LLM и планов агентов. Этот ресурс демонстрирует, как использовать Jev для калибровки и проверки выходных данных модели на соответствие заданным ограничениям безопасности или операционным требованиям.
github.comJev играет в шахматы
Этот эксперимент демонстрирует, как Jev выбирает допустимые ходы в шахматной партии. Автор сравнивает его производительность с существующими моделями рассуждений, чтобы оценить способность принимать решения в рамках правил игры.
dev.toАнализ рекламы конкурентов с помощью Jev
Этот ресурс демонстрирует, как использовать Jev для анализа рекламных материалов конкурентов. В нем описан рабочий процесс обработки рекламных данных для создания отобранных креативных списков, используемых при разработке маркетинговых стратегий.
x.comtypesafeai-review
Этот проект демонстрирует реализацию Typesafe.AI для автоматизации создания обзоров различий в коде. Он предоставляет рабочий процесс для интеграции анализа на основе ИИ в процессы контроля версий, чтобы помочь разработчикам оценивать изменения в коде.
github.comJev plays Pokémon
Этот проект демонстрирует интеграцию, в которой Jev используется для игры в Pokémon Red. Он показывает пошаговую модель взаимодействия, где ИИ обрабатывает вводимые данные для навигации по игровому миру и выполнения определенных команд во время игровых сессий.
github.comjev-rerank-bench
Этот репозиторий оценивает, могут ли модели принятия решений превзойти специализированные переранжировщики. Он сравнивает TypeSafe Jev с Cohere Rerank 4, ZeroEntropy zerank-2 и базовой моделью чата на 14 наборах данных, предоставляя необработанные ответы API и диапазоны бутстрапа для анализа.
github.comLLM2Jev
LLM2Jev позволяет адаптировать локальные языковые модели в механизмы принятия решений, совместимые с Jev. Проект демонстрирует метод создания структурированных выводов Choice, Score и Noul с использованием бинарного вывода на основе только префилла.
github.comПонимание Jev за четыре минуты
Это видео предлагает краткий четырехминутный обзор Jev. В нем объясняются основные концепции фреймворка, а также рассматриваются его текущие функциональные ограничения, чтобы помочь понять практическую область его применения.
x.com
