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
Переменная LOG_LEVELS
Эта справочная документация определяет переменную LOG_LEVELS в составе SDK JavaScript для TypeSafe AI. Она предоставляет массив уровней логирования только для чтения, отсортированный по степени детализации, чтобы помочь разработчикам в настройке вывода системы и отладке.
docs.typesafe.aiФункция score() в TypeSafe AI
Эта функция позволяет разработчикам создавать структурированные оценочные вопросы с использованием упорядоченной рубрики. Она демонстрирует, как определять конкретные критерии оценки для выходных данных модели в рамках SDK TypeSafe AI.
docs.typesafe.aiФункция choice() в TypeSafe AI
Функция choice() в SDK TypeSafe AI позволяет разработчикам создавать вопросы, требующие выбора из именованных альтернатив. Она принимает инструкции и критерии для определения доступных вариантов, предназначенных для структурированных задач принятия решений.
docs.typesafe.aiПсевдоним типа: ScoreOf<T>
Эта утилита TypeScript определяет псевдоним типа, который извлекает ключи оценки из рубрики. Она демонстрирует, как выводить индексы из кортежей фиксированной длины или возвращать числовой тип для других структур критериев.
docs.typesafe.aiДокументация TypeSafe AI
Этот ресурс предоставляет исчерпывающую документацию по Jev, модели System One, предназначенной для структурированного принятия решений в программном обеспечении. Включает руководства по SDK, архитектурные шаблоны и практические руководства по реализации типизированных вопросов, таких как выбор, оценки и ответы да/нет в приложениях.
docs.typesafe.aiДокументация модели Jev
Этот ресурс описывает технические характеристики, ценообразование и использование API для модели Jev 1.13. В нем объясняется, как использовать архитектуру на основе состояний для выполнения специализированных задач без дообучения.
docs.typesafe.aiОтветы, которые может использовать код
TypeSafe подчеркивает подход Jev с типизированным выводом: приложения предоставляют состояние и вопросы, затем действуют на основе вероятностей, выборов или оценок. Связанное объявление также касается интеграции API Venice.
x.comTypeSafe выходит из стартапа
TypeSafe официально запускает свою исследовательскую лабораторию и представляет Jev сообществу разработчиков. Этот анонс включает фильм о запуске от Диогу Алмейды и содержит базовую информацию о миссии и будущем направлении проекта.
x.comПубличный доступ к Jev
TypeSafe убрала список ожидания для Jev, открыв публичный доступ к платформе. Разработчики могут использовать официальную консоль для интеграции и тестирования возможностей типизированного принятия решений в своих собственных программных приложениях.
x.comJev: как ИИ принимает решения без генерации текста или кода
Леонардо Биссоли демонстрирует структурированное принятие решений с помощью Jev. В презентации рассматриваются использование показателей уверенности, операционные ограничения и практические примеры внедрения этих механизмов принятия решений в приложения.
youtube.comJev: структурированные решения и варианты использования
Этот ресурс от Леонардо Биссоли исследует применение Jev для процессов структурированного принятия решений. С помощью видео и справочных материалов автор демонстрирует, как Jev можно использовать для организации и выполнения сложных логических рабочих процессов в практических сценариях.
leonardobissoli.comJev от TypeSafe AI: Руководство по структурированным решениям
Это руководство от Fazt знакомит с использованием Jev для реализации процессов принятия решений с проверкой типов. В нем представлены практические примеры того, как структурировать логику в приложениях для обеспечения согласованной и надежной обработки данных.
fazt.devJev от TypeSafe AI: Структурированное принятие решений
В этом видео демонстрируется, как Jev обеспечивает структурированное принятие решений в приложениях ИИ. На практических примерах, включая игру Snake и классификацию запросов в службу поддержки, показаны возможности этого фреймворка.
youtube.comTipTour
TipTour — это AI-ассистент с открытым исходным кодом для управления курсором в macOS. Проект демонстрирует интеграцию Jev или Gemini Live для локальной обработки команд, обеспечивая новый способ взаимодействия с рабочим столом.
x.comДвухрукий робот с интеграцией Jev
Этот проект демонстрирует двухрукую робототехническую систему, использующую Jev в качестве движка для принятия решений на среднем уровне. Создатель сообщает, что обратная кинематика и физические взаимодействия обрабатываются специальным кодом для обеспечения эффективной и точной работы.
x.comjev-cli (shaharia-lab)
Этот инструмент командной строки интегрируется с моделью Jev от TypeSafe AI для выполнения структурированного анализа текста. Он поддерживает запросы да/нет, множественный выбор и рубрики, возвращая откалиброванные вероятности для использования в скриптах, CI-конвейерах и рабочих процессах ИИ-агентов.
github.comРаспределение целей
Это официальное руководство TypeSafe объясняет архитектурный шаблон распределения целей. Оно демонстрирует, как классифицировать пользовательский ввод для направления запросов к конкретной логике обработки, обеспечивая более точное и надежное выполнение сложных диалоговых задач.
docs.typesafe.aiawesome-jev
Этот репозиторий содержит курируемый список проектов, созданных с использованием Jev. Он служит справочным ресурсом для разработчиков, изучающих модель System One от TypeSafe AI, предназначенную для упрощения принятия решений с использованием типов в программном обеспечении.
github.comПланировщик запросов Jev
Этот инструмент использует Jev для оптимизации выполнения запросов в Postgres. Создатель сообщает о повышении производительности на 12% в тестах порядка соединений, достигнутом за счет специфических настроек.
x.comtypesafe_sdk
Эта библиотека предоставляет типобезопасный порт TypeScript AI SDK для Elixir. Она обеспечивает унифицированную интеграцию LLM, потоковую передачу текста, структурированные выводы и вызов инструментов, поддерживая агентские рабочие процессы с использованием модели Jev.
github.compadflow-jev-evals
Этот ресурс предоставляет эталонный тест для принятия решений на основе типов, полученный из данных PadFlow по развитию земель. Он включает анонимизированные схемы и запускатель, предназначенный для тестирования производительности моделей с калибровкой уверенности, таких как TypeSafe Jev, в структурированных задачах принятия решений.
github.comОценка постов с помощью SuperX
SuperX интегрируется с Jev для автоматизации оценки контента. Разработчик утверждает, что инструмент анализирует 61 вопрос для каждого поста менее чем за секунду, чтобы оценить виральный потенциал.
x.comJev в конвейерах безопасности
Этот ресурс демонстрирует интеграцию Jev в рабочие процессы безопасности. Создатель утверждает, что Jev повышает эффективность конвейеров, обеспечивая пятикратное снижение затрат и ускорение обработки при сохранении более высокой точности по сравнению с меньшими моделями.
x.comAntigravity-mcp-semantic-search-with-TypeSafeAi
Этот проект предоставляет инструмент семантического поиска кода и аудита различий для ИИ-помощников по программированию, таких как Antigravity, Cursor и Claude Code. Он использует TypeSafe System One, чтобы помочь разработчикам проверять изменения кода и повышать эффективность поиска в рабочих процессах.
github.comtypesafe-sdk-go (Tangerg)
Этот SDK для Go предоставляет интерфейс для API TypeSafe AI. Он позволяет разработчикам отправлять типизированные запросы к сервису и получать структурированные распределения вероятностей на выходе, упрощая интеграцию в приложения на языке Go.
github.comtypesafe-computer-use
Этот проект демонстрирует автоматизированного агента для macOS, который использует OCR для чтения экрана и TypeSafe для классификации действий. Разработчик заявляет о стоимости выполнения около 0,0002 доллара за шаг.
github.comМанифест
Этот ресурс описывает видение TypeSafe AI в отношении машинного интеллекта. В нем утверждается, что разработка ИИ должна отдавать приоритет логике, интегрированной в программное обеспечение, и функциональной надежности, а не разговорным навыкам, с целью создания систем, предназначенных для сложных программных сред, а не для общения.
typesafe.aiswitchboard
Этот проект предоставляет систему защиты и маршрутизатор моделей для шлюзов LLM, использующих модель Jev System One от TypeSafe. Он демонстрирует, как реализовать независимые метрики оценки точности, калибровки и задержки с помощью стандартных библиотек Python.
github.comjev_projects
Этот репозиторий представляет собой курируемый каталог программных проектов, использующих фреймворк jev от TypeSafe. Он предоставляет централизованный список, помогающий разработчикам находить реальные примеры внедрения и приложения, созданные с помощью этой технологии.
github.comjev-playground
Этот репозиторий предоставляет среду тестирования для сравнения Jev с другими моделями оценки. Он фокусируется на игровых сценариях с явными состояниями, определенными допустимыми действиями и измеримыми результатами для оценки сравнительной производительности.
github.comHunch
Hunch — это инструмент для GitHub, предназначенный для проверки кода. Он позволяет применять правила, написанные на простом английском языке, для анализа качества кода и внесения улучшений.
github.comjev-git
Этот инструмент интегрирует TypeSafe AI Jev для обеспечения автоматизированных семантических проверок в рабочих процессах Git. Он демонстрирует метод выполнения шлюзов проверки перед коммитом и пушем менее чем за секунду для поддержания качества кода.
github.comDasheng
Dasheng — это инструмент, объединяющий распознавание речи с Jev для транскрипции и маркировки произносимого контента по словам в режиме реального времени. Проект демонстрирует метод захвата и аннотирования аудиопотока во время речи.
github.comЭксперимент с пиксельным холстом Jev
Этот эксперимент проверяет способность Jev генерировать визуальный контент на пиксельном холсте. Демонстрация показывает, что модель в настоящее время испытывает трудности с созданием узнаваемых изображений, что подчеркивает специфические ограничения ее пространственных генеративных возможностей.
x.comjev-tool-runner
Этот проект демонстрирует автоматизированный рабочий процесс, в котором Jev выбирает инструменты разработчика, а Codex генерирует код на основе этих выборов. Он служит экспериментальной интеграцией для автоматизации разработки программного обеспечения, ориентированной на конкретные задачи.
github.comVisual-Jev
Visual-Jev — это исследовательский проект, принимающий решения на основе изображений, а не текстовых описаний. Автор демонстрирует систему, предназначенную для прямой интерпретации визуального контента, изучая возможности автоматизированного визуального рассуждения.
github.com
