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
slop-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.aiСправочник класса APIError
Класс APIError предоставляет структурированный способ обработки неудачных HTTP-ответов в SDK TypeSafe AI. Он фиксирует коды состояния, тела ответов и заголовки, позволяя разработчикам программно управлять специфическими типами ошибок, такими как проблемы с аутентификацией или ограничения скорости.
docs.typesafe.aiОбщие типы SDK TypeSafe AI
Этот ресурс содержит документацию по основным структурам данных для Python SDK от TypeSafe AI. В нем определены псевдонимы типов JSONValue и JSONContent для стандартизации обработки данных, совместимых с JSON, и вложенных отображений в библиотеке.
docs.typesafe.aiКонстанты TypeSafe SDK
Эта справочная документация описывает настройки по умолчанию и имена переменных среды для TypeSafe Python SDK. Она предоставляет разработчикам конкретные ключи, необходимые для настройки доступа к API, выбора модели и параметров тайм-аута в их приложениях.
docs.typesafe.aiКласс APITimeoutError
В этой документации определяется класс APITimeoutError в составе SDK TypeSafe AI. Объясняется, как этот класс обрабатывает тайм-ауты соединения, расширяя APIConnectionError, и предоставляет доступ к конкретной длительности тайм-аута в миллисекундах для обработки ошибок.
docs.typesafe.aiСправочник класса InternalServerError
Эта документация определяет класс InternalServerError в составе SDK JavaScript для TypeSafe AI. В ней подробно описано, как класс обрабатывает ошибки сервера HTTP 5xx, наследуясь от базового класса APIError и предоставляя доступ к статусу ответа, заголовкам и телу сообщения.
docs.typesafe.aiКласс PermissionDeniedError
В этой документации описан класс PermissionDeniedError в SDK TypeSafe AI. Он представляет ошибки отказа в доступе HTTP 403 и наследуется от класса APIError, обеспечивая структурированный доступ к кодам состояния, телам ответов и идентификаторам запросов.
docs.typesafe.aiСправочник класса AuthenticationError
Эта документация определяет класс AuthenticationError в составе SDK JavaScript для TypeSafe AI. В ней подробно описано, как класс обрабатывает ошибки HTTP 401, включая унаследованные свойства, такие как коды состояния, тела ответов и идентификаторы запросов для отладки API.
docs.typesafe.aiКласс UnprocessableEntityError
Этот ресурс документирует класс UnprocessableEntityError в составе SDK TypeSafe AI. Он демонстрирует, как библиотека обрабатывает ошибки HTTP 422, предоставляя структурированный доступ к телам ответов, заголовкам и идентификаторам запросов при сбоях валидации.
docs.typesafe.aiИнтерфейс ChoiceResponse
Этот интерфейс определяет структуру для обработки результатов классификации в TypeSafe AI. Он предоставляет стандартизированный способ доступа к выбранной метке, связанному с ней показателю достоверности и полной карте вероятностей для всех возможных вариантов выбора.
docs.typesafe.ai
