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.
19
swift-jev
Эта библиотека Swift и CLI предоставляет типобезопасный интерфейс для модели Jev от TypeSafe AI. Она позволяет разработчикам выполнять структурированную оценку, отправляя состояния и типизированные вопросы, получая откалиброванные вероятности и ответы без использования генерации текста.
github.comtypesafe-ai-java
Этот поддерживаемый сообществом Java SDK обеспечивает интеграцию с API TypeSafe AI System One. Он предоставляет основные функции клиента, расширения Kotlin DSL и поддержку Spring Boot для обработки логики принятия решений с помощью вероятностных выходных данных моделей для типизированных запросов состояния.
github.comElBruno.AI.Jev
Этот поддерживаемый сообществом SDK для .NET 10 предоставляет клиент для API TypeSafe AI Jev. Он позволяет разработчикам принимать типизированные решения, такие как классификация, оценка и анализ утверждений, интегрируясь с Microsoft.Extensions.AI для создания структурированных рабочих процессов.
github.comjev-browser-skill
Эта эталонная реализация демонстрирует, как использовать модель принятия решений Jev для автоматизации задач в браузере. Она обучает агентов наблюдать за элементами страницы и делать выбор из нескольких вариантов для навигации, кликов и ввода текста без его генерации.
github.comjev-sdk-java
Этот Java 21 клиент предоставляет типобезопасный интерфейс для API принятия решений TypeSafe AI Jev. Использование записей и запечатанных интерфейсов позволяет проверять запросы и ответы на этапе компиляции, предотвращая ошибки выполнения, характерные для API на основе карт.
github.comjev-net
jev-net — это легковесный .NET-клиент для API TypeSafe AI. Он представляет собой точный порт официального Python SDK с одной зависимостью, поддерживает Native AOT и обеспечивает типизированное взаимодействие со структурированными данными ИИ.
github.comjev-x
jev-x — это расширение для браузера, использующее Jev для оценки публикаций в X по таким критериям, как релевантность и техническая глубина. Пользователи настраивают ползунки, чтобы скрывать или затемнять контент на основе этих оценок модели.
github.comchat2jev
chat2jev — это экспериментальный инструментарий, преобразующий запросы чата, совместимые с OpenAI, в состояния и вопросы TypeSafe Jev. Он позволяет сравнивать результаты чата со структурированными суждениями и развертывать прокси-маршруты для повторно используемых наборов вопросов.
github.comjevals-data
Этот репозиторий предоставляет независимые эталонные данные, сравнивающие модель Jev от TypeSafe AI с различными LLM. Он предлагает подробные журналы решений и показатели производительности, включая точность, калибровку и стоимость, для оценки эффективности модели в стандартизированных задачах классификации и оценки.
github.comyc-jev-bench
Этот проект представляет собой независимый бенчмарк, сравнивающий Jev от TypeSafe с Claude Haiku и BGE для поиска на естественном языке по компаниям YC. Он включает демо поиска в реальном времени и инструменты для оценки производительности переранжирования.
github.comtypesafe-sdk-cpp
Этот SDK для C++20 предоставляет структурированный интерфейс для API TypeSafe. Он использует паттерн «строитель» для настройки клиентов и обеспечивает строгую типизацию запросов и ответов, позволяя разработчикам работать с результатами работы моделей как со структурированными полями, а не с обычными строками.
github.comlangchain-loadout
Этот инструмент обеспечивает маршрутизацию навыков по ходам для LangChain deepagents, чтобы уменьшить перегрузку промптов. Он использует подключаемый модуль оценки для выбора только релевантных навыков, демонстрируя повышенную эффективность токенов при сохранении точности агента в тестах.
github.comjev-guard
jev-guard — это шлюз оценки рисков для биржевых переводов, использующий Jev для поведенческого анализа, при этом окончательное принятие решений остается в детерминированном коде Java. Такая архитектура гарантирует, что строгие правила и проверяемая логика управляют итоговыми результатами.
github.comjev-for-all
jev-for-all интегрирует модель принятия решений Jev от TypeSafe в агенты программирования, такие как OpenCode и Claude Code. Инструмент призван заменить медленное обдумывание быстрыми типизированными решениями для маршрутизации навыков и выбора инструментов.
github.comCUA-JEV
CUA-JEV — это фреймворк с открытым исходным кодом для управления компьютером, использующий Jev для выбора из структурированных вариантов действий. Он демонстрирует, как адаптеры задач позволяют агентам выбирать оптимальные пути выполнения в различных программных интерфейсах.
github.comPlotVeil
PlotVeil — это расширение для браузера, скрывающее спойлеры в комментариях на YouTube. Оно использует Jev для принятия типизированного решения по каждому комментарию, оставляя его скрытым, если модель обнаруживает раскрытие сюжета или если проверка не удалась.
github.comjev-acp
jev-acp — это агент принятия решений для клиентов, совместимых с ACP, который оценивает задачи Choice, Score и Noul. Он предоставляет структурированные решения и показатели уверенности без использования промежуточных LLM.
github.comCoffee Under Fire
Coffee Under Fire — это браузерный аренный шутер, где действия NPC определяются моделью Jev. Проект демонстрирует детерминированный игровой цикл, в котором TypeScript выполняет решения на основе ИИ, включая интеграцию с API и инструменты для автономного тестирования.
github.comMagic Jev Ball
Magic Jev Ball — это интерактивное 3D-приложение, использующее модель принятия решений Jev для ответов на вопросы. Оно демонстрирует интеграцию с Convex AI Gateway для обработки ввода и отображения вероятностных оценок для каждого потенциального ответа.
github.com
17
jev-judge-mcp
Этот MCP-сервер предоставляет агентам по написанию кода одиннадцать инструментов оценки на базе модели Jev от TypeSafe. Агенты могут проверять утверждения, фильтровать контент и рецензировать патчи, при этом политики определяют, следует ли продолжать автоматически, отправить на проверку или эскалировать задачу.
github.comjevelry
jevelry — это инструмент для интеграции моделей принятия решений Jev от TypeSafe в код и агенты программирования. Он позволяет автоматизировать решения на основе порогов уверенности и предоставляет терминальный интерфейс для отслеживания результатов и настройки процессов.
github.comJev_steer_or_queue
Этот инструмент использует TypeSafe Jev для классификации сообщений, отправляемых агентам кодирования во время выполнения задачи. Он определяет, следует ли скорректировать текущую задачу, поставить запрос в очередь или прервать работу агента для управления процессом.
github.comopencode-context-pruner
Этот плагин OpenCode использует Jev для удаления устаревших вызовов инструментов и результатов из запросов сеанса. Он направлен на уменьшение размера контекста при сохранении журналов сеанса и предлагает настраиваемые режимы для балансировки эффективности кэша промптов и использования токенов.
github.comsystem-one
system-one — это независимый от поставщика SDK для структурированных задач принятия решений, таких как «да/нет», выбор и оценка. Он позволяет разработчикам переключаться между облачными и локальными моделями через единый интерфейс конфигурации без изменения кода приложения.
github.comtypesafe-sdk-rust
Этот неофициальный асинхронный SDK на Rust предоставляет клиент для API TypeSafe AI System One. Он поддерживает проверку наборов вопросов во время компиляции с помощью макросов и типизированную декодировку ответов для структурированного взаимодействия с моделями ИИ.
github.comn8n-nodes-jev-classification
Этот узел сообщества n8n интегрирует Jev от TypeSafe AI для классификации, оценки и проверки текста. Он обеспечивает высокопроизводительные параллельные рабочие процессы принятия решений с использованием калиброванных вероятностей, предлагая специализированную альтернативу LLM-парсингу для работы со структурированными данными.
github.comJev Ad Blocker
Это расширение Chrome с открытым исходным кодом демонстрирует подход к блокировке рекламы на основе моделей. Вместо использования статических списков фильтров оно отправляет структурные описания элементов модели Jev AI для классификации и скрытия рекламы в режиме реального времени.
github.comFootwork
Footwork — это фреймворк для браузерных агентов, добавляющий проверенную защиту Jev к драйверам LLM. Он демонстрирует систему контроля для предотвращения деструктивных действий и двухрежимную работу, где Jev выполняет механические шаги, а LLM отвечает за логические рассуждения.
github.comjev-guardrails
Этот проект сравнивает LLM-as-judge и TypeSafe Jev для обеспечения безопасности агентов на примере симулированного помощника поддержки. Демонстрируется, что Jev обеспечивает точность, сопоставимую с LLM-подходами, значительно снижая задержки и операционные расходы за счет отказа от выборки правил через промпты.
github.comjev-aita
Этот проект сравнивает модель Jev от TypeSafe с LLM, такими как Sonnet 5 и GPT-5 nano, используя вердикты AITA с Reddit. Он оценивает точность прогнозирования, задержку и стоимость, отмечая, что Jev конкурентоспособен по скорости и цене, хотя его производительность варьируется по сравнению с крупными чат-моделями.
github.comone-system
One System — это шлюзовой инструмент, предоставляющий унифицированный API TypeSafe для управления локальными и размещенными моделями принятия решений. Он позволяет разработчикам маршрутизировать задачи между различными бэкендами и реализовывать пользовательскую логику для выбора и оценки моделей.
github.comjev-dimabsa
Этот проект демонстрирует подход к анализу тональности на основе аспектов с использованием примитивов Jev. Он достигает передовых результатов в микроагрегате задачи 1 SemEval-2026 без генерации текста, дообучения или GPU, полагаясь на стратифицированные примеры few-shot и совместную калибровку.
github.comjev-2048-selenium
Этот инструмент автоматизирует игру 2048, используя гибридный подход, сочетающий поиск expectimax и принятие решений с помощью TypeSafe Jev. Он включает встроенные функции записи через FFmpeg для создания вертикальных игровых видео для социальных сетей.
github.comawesome-jev-robustness
Этот репозиторий содержит коллекцию независимых аудитов и тестов для модели принятия решений Jev. Ресурс демонстрирует, как система обрабатывает изменения входных данных, калибровку и режимы сбоев, предоставляя основанные на доказательствах выводы о ее надежности в различных задачах.
github.comjev-cua
jev-cua — это экспериментальный инструмент для macOS, использующий Jev для интерпретации голосовых или текстовых команд. Он демонстрирует цикл наблюдения, действия и проверки, взаимодействуя с API доступности системы для выполнения таких задач, как запуск приложений или вычисления.
github.comsystem-one-chess
Этот проект демонстрирует модель принятия решений System One на примере игры в шахматы против Jev и других моделей. Он предоставляет браузерный интерфейс для анализа вероятности ходов и сравнения производительности с оценками движка Stockfish.
github.com