JEVรวมโปรเจกต์จริง คู่มือใช้งาน และไอเดีย Jev จากทั่วอินเทอร์เน็ต
THE OFFICIAL SIGNAL 4 HIGHLIGHTS
Diogo Almeida@CompleteSkepticLAUNCH POSTDiogo Almeida แนะนำ Jev ซึ่งเป็นโมเดลการตัดสินใจที่มีโครงสร้างจาก TypeSafe แหล่งข้อมูลนี้ให้ภาพรวมของแนวทางหลักของโมเดล ตัวอย่างการใช้งานจริง และตัวชี้วัดประสิทธิภาพตามที่ผู้เขียนรายงาน
TypeSafe AI@typesafeaiOFFICIALTypeSafe เปิดตัวห้องปฏิบัติการวิจัยอย่างเป็นทางการและแนะนำ Jev ให้กับชุมชนนักพัฒนา ประกาศนี้ประกอบด้วยภาพยนตร์เปิดตัวโดย Diogo Almeida และให้บริบทพื้นฐานเกี่ยวกับภารกิจและทิศทางในอนาคตของโครงการ
TypeSafe AI@typesafeaiOFFICIALTypeSafe ได้ยกเลิกรายชื่อรอสำหรับ Jev ทำให้สามารถเข้าถึงแพลตฟอร์มได้แบบสาธารณะ นักพัฒนาสามารถใช้คอนโซลทางการเพื่อรวมและทดสอบความสามารถในการตัดสินใจแบบมีประเภทในแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์ของตนเองได้
JEVLAB ARTTypeSafe AI@typesafeaiOFFICIALTypeSafe ชี้ให้เห็นถึงแนวทางการออกผลแบบมีประเภทของ Jev: แอปพลิเคชันให้สถานะและคำถาม แล้วดำเนินการตามความน่าจะเป็น ตัวเลือก หรือคะแนน ประกาศที่เชื่อมโยงยังครอบคลุมการผสานรวม API Venice
JEVLAB ARTStart with the Launch Post. Explore four official signals.
AI-assisted summaries and translations. Check original sources for context and performance claims.
Connect JEV to MCP clients and compare its judgments against general-purpose LLMs using shared datasets and measurable accuracy.
JEVLAB ART
Englishต้นแบบ Python นี้แสดงให้เห็นถึงเอเจนต์ที่เล่นเกม NES Super Mario Bros. โดยการตีความข้อมูล RAM ที่มีโครงสร้าง โดยใช้ Jev ในการประมวลผลสถานะของเกมเพื่อตัดสินใจเลือกการเคลื่อนที่และการกระโดดที่เหมาะสมสำหรับตัวละคร
JEVLAB ARTEnglishAn experimental trading system using defined rules and Jev for decision-making.
JEVLAB ARTEnglishTypesafe AI SDK in Elixir using Req.
JEVLAB ARTEnglishโครงการนี้สาธิตการดำเนินการตามเป้าหมายภาษาอังกฤษแบบ zero-shot บนแขนหุ่นยนต์ Franka จำลอง โดยใช้ Jev ในการเชื่อมโยงคำสั่งพื้นฐานที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเพื่อทำงานจัดการวัตถุตามคำสั่งภาษาธรรมชาติ
JEVLAB ARTEnglishโปรเจกต์นี้ใช้เซิร์ฟเวอร์ MCP ที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อลดการใช้โทเค็นสำหรับเอเจนต์การเขียนโค้ด โดยแสดงแนวทางการกำหนดเส้นทางเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลข้อมูล อย่างไรก็ตาม ผู้ใช้ควรประเมินประสิทธิภาพในขั้นตอนการทำงานจริงของตนเอง
JEVLAB ARTEnglish
Ian Nuttallโปรเจกต์นี้สาธิตการรวม Jev เข้ากับ Cloudflare Workers เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการค้นหาและการติดแท็กเนื้อหาบน keep.md โดยเน้นการนำสถาปัตยกรรมแบบไร้เซิร์ฟเวอร์มาใช้จริงเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการจัดระเบียบและดึงข้อมูลในสภาพแวดล้อมที่ใช้มาร์กดาวน์
JEVLAB ARTEnglishjselect เป็นเครื่องมือสำหรับเลือกหลักฐานที่เชื่อมโยงกับแหล่งที่มาภายในงบประมาณโทเค็น โดยใช้การตัดสินความเกี่ยวข้องของ Jev Noul และการเลือกที่คำนึงถึงความหลากหลายในระดับท้องถิ่นเพื่อคัดกรองข้อมูลสำหรับการประมวลผล AI
JEVLAB ARTEnglishVideo comparison against a structured-output LLM baseline.
JEVLAB ARTEnglishOpenvons (open-Jev): 有限選択肢に確率で答える判断層 — テキスト / 画像 / 日本語音声コマンド.
JEVLAB ARTEnglishJev-powered model-judged permission gate for OMP (TypeSafe System One).
JEVLAB ARTEnglishโปรเจกต์นี้สาธิตระบบการสร้างข้อความที่สร้างขึ้นบน Jev โดยใช้ตัวจำแนกประเภทภายในลูปแบบอัตถถอยหลังเพื่อสร้างผลลัพธ์ทีละตัวอักษร ซึ่งแสดงให้เห็นถึงแนวทางที่ละเอียดในการสร้างแบบจำลองภาษา
JEVLAB ARTEnglishแพ็คเกจนี้มี TypeSafeClassifier สำหรับการรวมตรรกะ Jev เข้ากับเวิร์กโฟลว์ของ LangChain โดยแสดงให้เห็นถึงแนวทางที่มีโครงสร้างในการจัดการกระบวนการตัดสินใจในแอปพลิเคชัน AI โดยใช้รูปแบบความปลอดภัยของประเภทเพื่อเพิ่มความน่าเชื่อถือ
JEVLAB ARTEnglishA game integrating Jev to display real-time decision probabilities during gameplay.
JEVLAB ARTEnglish
x.comA plugin using Jev's scoring capability to remove unnecessary terminal garbage and redundant logs, improving agent performance.
简体中文Jev-compatible System 开源Jev.
JEVLAB ARTEnglishโปรเจกต์นี้นำเสนอเฟรมเวิร์กการวัดประสิทธิภาพสำหรับการวิเคราะห์ตลาดโดยใช้ Jev โดยแสดงให้เห็นว่านักพัฒนาสามารถจัดโครงสร้างการประเมินผลที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลภายในระบบนิเวศของ Jev เพื่อทำงานด้านการสร้างแบบจำลองทางการเงินได้อย่างไร
JEVLAB ARTEnglish
Eric Zhangโปรเจกต์นี้นำเสนอ API สาธารณะที่รองรับ Jev โดยใช้โมเดลแบบเปิด ซึ่งแสดงให้เห็นถึงแนวทางในการประมวลผลแบบขนานที่รวดเร็วสำหรับเวิร์กโฟลว์ที่ใช้ Jev ผ่านเฟรมเวิร์ก sglang
Englishที่เก็บข้อมูลนี้จัดเตรียมสภาพแวดล้อมแบบแซนด์บ็อกซ์สำหรับการทดสอบโมเดล Jev โดยทำหน้าที่เป็นพื้นที่ทดลองสำหรับนักพัฒนาในการสำรวจพฤติกรรมและการโต้ตอบของโมเดลภายในกรอบการทำงานที่มีโครงสร้างและมีความปลอดภัยทางประเภทข้อมูลสำหรับเวิร์กโฟลว์ AI
JEVLAB ARTEnglishโครงการนี้สาธิตการประยุกต์ใช้ noul judgment primitive ของ TypeSafe Jev บนคลังข้อมูล collusion.wiki โดยสำรวจการจำแนกความเป็นเจ้าของหน้าเว็บระหว่างมนุษย์และเอเจนท์ผ่านการเปรียบเทียบโมเดล Qwen3.8-Flash-Next ในรูปแบบการทดสอบแบบท้องถิ่นและแบบตัวต่อตัว
JEVLAB ARTEnglishOpenJev เป็นโครงการโอเพนซอร์สโดย SiliconLabAI ที่มุ่งเน้นการพัฒนาโมเดลการตัดสินใจระดับ Jev เพื่อการวิจัย ทรัพยากรนี้เป็นพื้นฐานสำหรับการสำรวจแนวทางการออกแบบสถาปัตยกรรมในระบบการตัดสินใจอัตโนมัติ
JEVLAB ARTEnglishโปรเจกต์นี้สาธิตการรวม TypeSafe Jev เข้าเป็นชั้นการตัดสินใจสำหรับเอเจนต์เขียนโค้ด โดยสำรวจวิธีการใช้การให้เหตุผลที่มีโครงสร้างและเงียบสงบเพื่อทำงานพัฒนาซอฟต์แวร์ให้เป็นอัตโนมัติภายในเฟรมเวิร์กของเอเจนต์ pi
JEVLAB ARTEnglishโปรเจกต์นี้นำเสนอชุดโมดูลกราฟิกแบบโต้ตอบ ซึ่งรวมถึงการกำหนดเส้นทาง เกม Tetris การจำลองฝูง และความท้าทายแบบ gauntlet โดยทำหน้าที่เป็นตัวอย่างการสาธิตเชิงปฏิบัติสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชันบน Jev และการใช้ตรรกะของเกม
JEVLAB ARTEnglish
Milind SoniTipTour เป็นเครื่องมือช่วยควบคุมเมาส์แบบโอเพนซอร์สที่ขับเคลื่อนด้วย AI สำหรับ macOS โครงการนี้แสดงให้เห็นถึงการใช้ Jev หรือ Gemini Live ในการประมวลผลข้อมูลท้องถิ่นเพื่อควบคุมเคอร์เซอร์บนหน้าจอเดสก์ท็อป
JEVLAB ARTEnglishVal Town demo where 16 typed judgments update live as you type.
JEVLAB ARTEnglishInstinct แสดงให้เห็นถึงวิธีการเลือกอินเทอร์เฟซโดยใช้ Jev ผู้ใช้สามารถอธิบายกรณีการใช้งานด้วยภาษาธรรมชาติ ซึ่งระบบจะจับคู่กับส่วนประกอบ UI ที่มีอยู่แล้วจากแคตตาล็อกที่กำหนดไว้ล่วงหน้า โดยไม่ต้องสร้างโค้ดใหม่
JEVLAB ARTEnglishการทดลองนี้แสดงให้เห็น StarCraft Brood War ที่ทำงานผ่าน WebAssembly ในฐานะเซิร์ฟเวอร์ MCP โดยสาธิตให้เห็นเอเจนต์ AI ที่พยายามเล่นเกม แม้ว่าผู้สร้างจะระบุว่าเอเจนต์พ่ายแพ้ต่อการบุกของเผ่า Zerg ก็ตาม
JEVLAB ARTEnglishเวิร์กเบนช์นี้รวมการจำลองหุ่นยนต์ MuJoCo เข้ากับ MiniCPM5-2B และ API ของโมเดล Jev โดยแสดงให้เห็นถึงกรอบการทำงานสำหรับการทดสอบเอเจนต์การตัดสินใจในสภาพแวดล้อมทางฟิสิกส์ ซึ่งช่วยอำนวยความสะดวกในการวิจัยว่าโมเดลโต้ตอบกับฮาร์ดแวร์ทางกายภาพที่จำลองขึ้นมาได้อย่างไร
JEVLAB ARTEnglishเครื่องมือนี้ใช้ Jev เพื่อประเมินไฟล์ Markdown ตามชุดกฎที่กำหนดเอง โดยจะระบุการละเมิดคุณภาพเนื้อหาและสร้างคะแนน เพื่อให้เอเจนต์อัตโนมัติสามารถดำเนินการแก้ไขที่จำเป็นตามข้อมูลย้อนกลับที่ได้รับ
JEVLAB ARTEnglishเครื่องมือบรรทัดคำสั่งนี้ใช้ Jev เพื่อตรวจหาเนื้อหาคุณภาพต่ำที่สร้างโดย AI ในส่วนติดต่อผู้ใช้ ข้อความ และคำสั่งของเอเจนต์ โดยมีการตรวจสอบเชิงความหมายเพื่อช่วยรักษามาตรฐานคุณภาพก่อนการนำโปรเจกต์ไปใช้งานจริง
JEVLAB ARTEnglishA developer project for agents and browsers, where Jev selects actions within Codex Computer Use.
JEVLAB ARTEnglishA code search tool for agents to find behavior patterns instead of text strings.
JEVLAB ARTEnglishส่วนขยายสำหรับ Pi coding agent นี้ใช้การตรวจสอบ TypeSafe Jev สำหรับการโต้ตอบกับเครื่องมือ โดยมีการตรวจสอบความปลอดภัยอัตโนมัติ เช่น การตรวจจับการฉีดคำสั่ง (prompt injection) การล้างข้อมูลลับ และการปักหมุดงาน เพื่อเพิ่มความน่าเชื่อถือให้กับเวิร์กโฟลว์ของเอเจนต์
JEVLAB ARTEnglishเครื่องมือนี้เชื่อมต่อ WordPress เข้ากับโมเดล Jev System One ช่วยให้สามารถสร้างผลลัพธ์การตัดสินใจที่มีโครงสร้าง เช่น ตัวเลือก คะแนน และค่าว่าง เพื่ออำนวยความสะดวกในการใช้ตรรกะเนื้อหาแบบอัตโนมัติภายในสภาพแวดล้อมของ WordPress
JEVLAB ARTEnglishโปรเจกต์นี้สาธิตวิธีการสอบถาม LLM ในเครื่องบน Apple Silicon เพื่อรับค่าความน่าจะเป็นที่ปรับเทียบแล้วแทนที่จะเป็นข้อความ โดยมีเป้าหมายเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีโครงสร้างโดยตรง ซึ่งช่วยข้ามขั้นตอนการสร้างข้อความและการแยกวิเคราะห์ในภายหลัง
JEVLAB ARTEnglishบทความนี้สำรวจประโยชน์เชิงแนวคิดของ Jev ซึ่งเป็นโมเดลภาษาที่ออกแบบมาให้ทำงานโดยไม่สร้างข้อความ โดยวิเคราะห์ว่าสถาปัตยกรรมแบบไม่สร้างข้อความสามารถทำงานในเวิร์กโฟลว์ AI ได้อย่างไร และผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นต่องานประมวลผลข้อมูลเฉพาะทาง
JEVLAB ARTEnglishRust SDK for the TypeSafe AI API.
JEVLAB ARTEnglishการใช้งานไฟล์เดียวนี้ให้ความสามารถในการกลั่นกรองอินพุตสำหรับเอเจนต์ Mastra ที่รวมเข้ากับ TypeSafe Jev โดยแสดงให้เห็นถึงแนวทางที่คล่องตัวในการกรองการโต้ตอบของเอเจนต์เพื่อให้มั่นใจว่ากระแสการสื่อสารของ AI จะปลอดภัยและมีการควบคุมมากขึ้น
JEVLAB ARTEnglishโปรเจกต์นี้นำเสนอการใช้งาน system-one-adapter ในภาษา Rust ซึ่งออกแบบมาเพื่อรองรับการประเมินผลโดยใช้ LLM โดยเป็นเครื่องมือทางเทคนิคสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการรวมวิธีการประเมินแบบ system_one เข้ากับสภาพแวดล้อม Rust
JEVLAB ARTEnglishการพิสูจน์แนวคิดนี้แสดงให้เห็นถึงการใช้ TypeSafe Jev เพื่อทำให้การอนุมัติคำสั่งของ Hermes Agent เป็นไปโดยอัตโนมัติ ผู้สร้างอ้างว่าประสิทธิภาพดีขึ้นจากการทดสอบกับสถานการณ์คำสั่งจริงจำนวน 153 รายการ
JEVLAB ARTEnglishที่เก็บข้อมูลนี้มีเครื่องมือสำหรับสภาพแวดล้อม Jev ที่มุ่งเน้นการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน โดยแสดงการกำหนดค่าเฉพาะที่ออกแบบมาเพื่อเพิ่มปริมาณการประมวลผล อย่างไรก็ตาม ผู้ใช้ควรตรวจสอบการปรับปรุงประสิทธิภาพเหล่านี้ด้วยตนเองในสภาพแวดล้อมการใช้งานจริงของตน
JEVLAB ARTEnglishโปรเจกต์นี้นำเสนอเครื่องมือตรวจสอบแบบ adversarial และยูทิลิตี้ typesafe_ask สำหรับเอเจนต์การเขียนโค้ด omp โดยแสดงให้เห็นถึงแนวทางในการรวมหลักการของ TypeSafe AI เข้ากับเวิร์กโฟลว์การเขียนโค้ดอัตโนมัติเพื่อปรับปรุงความน่าเชื่อถือและความปลอดภัยในระหว่างงานพัฒนา
JEVLAB ARTEnglishMeasures how well TypeSafe's RLCD-Jev model spots real secret credentials in file snippets.
JEVLAB ARTEnglishUnofficial go SDK for typesafe AI, with typed answers, retries, and context support.
JEVLAB ARTEnglishAsync LangGraph workflow that gets a typed Jev Choice (invoice or general) and routes each inbound email to the matching handler.
JEVLAB ARTEnglishJev-Trades เป็นบอทซื้อขายที่ใช้โมเดลระบบหนึ่ง Jev จาก TypeSafe AI โครงการนี้สาธิตวิธีการรวมตรรกะของโมเดล Jev ในระยะเริ่มต้นเข้ากับขั้นตอนการทำงานของการซื้อขายในตลาดแบบอัตโนมัติ
JEVLAB ARTEnglishHome Assistant Assist conversation agent powered by TypeSafe's Jev (System One) model.
JEVLAB ARTEnglishRust SDK นี้มีอินเทอร์เฟซแบบอะซิงโครนัสและแบบบล็อกสำหรับการโต้ตอบกับ TypeSafe AI System One API โดยเป็นเครื่องมือสำหรับนักพัฒนาในการรวมฟังก์ชันการทำงานของ TypeSafe AI เข้ากับแอปพลิเคชันที่ใช้ภาษา Rust โดยตรง
JEVLAB ARTEnglishที่เก็บข้อมูลนี้มีการนำเสนอการเทรดสดสำหรับแพลตฟอร์ม Hyperliquid โดยใช้ Jev ซึ่งแสดงให้เห็นถึงวิธีการรวมตรรกะการเทรดอัตโนมัติเข้ากับ API ของกระดานเทรดเพื่อดำเนินการซื้อขายในตลาดแบบเรียลไทม์
JEVLAB ARTEnglishโปรเจกต์นี้นำเสนอเอนจินการตัดสินใจแบบไม่ใช้ autoregressive ขนาด 151M สำหรับสภาพแวดล้อม Jev ผู้สร้างอ้างว่าโมเดลนี้บรรลุตัวชี้วัดความแม่นยำและการปรับเทียบที่เฉพาะเจาะจงบนเกณฑ์มาตรฐานการตัดสินใจแบบพิมพ์ของ LocalLLaMA เมื่อเทียบกับการใช้งาน TypeSafe Jev และ Laya ที่มีอยู่
JEVLAB ARTEnglishโปรเจกต์นี้แสดงวิธีการรวม TypeSafe Jev เข้ากับ Grok Bot เพื่อใช้เป็นชั้นการตัดสินใจที่คุ้มค่า โดยมีเทมเพลตทักษะและการควบคุมการใช้งานเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการโต้ตอบของบอท
JEVLAB ARTEnglishโปรเจกต์นี้เป็นเอเจนต์ผู้ช่วยส่วนตัวที่สร้างขึ้นบน eve ของ Vercel โดยใช้เครื่องมือจำลอง 100 รายการเพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพระหว่าง Jev กับ LLM มาตรฐาน ผ่านการวัดจำนวนขั้นตอนที่ต้องใช้ในการทำงานให้สำเร็จ
JEVLAB ARTEnglishเครื่องมือเบราว์เซอร์แบบไฮบริดนี้ใช้ LLM เพื่อย่อยเป้าหมายของผู้ใช้ให้เป็นงานย่อยที่ตรวจสอบได้ Jev จะเลือกการกระทำและองค์ประกอบ DOM ที่เฉพาะเจาะจง ซึ่ง Playwright จะดำเนินการเพื่อทำให้อินเทอร์แอคชันบนเว็บเป็นไปโดยอัตโนมัติ
JEVLAB ARTEnglishLet Jev (TypeSafeAI) solve 2048.
JEVLAB ARTEnglishเครื่องมือนี้ช่วยให้สามารถเลือกการเปลี่ยนแปลง Git สำหรับการทำ staging โดยใช้คำอธิบายภาษาที่เรียบง่าย มันแสดงให้เห็นถึงขั้นตอนการทำงานสำหรับการโต้ตอบการควบคุมเวอร์ชันโดยอัตโนมัติผ่านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
JEVLAB ARTEnglishA research project on GitHub uses Jev with Qwen3 models on an NVIDIA DGX Spark system.
JEVLAB ARTEnglishCode quality and test coverage for coding agents: Jev scores each source file so the agent knows what to fix first.
JEVLAB ARTEnglishโปรเจกต์นี้นำเสนอเกตเวย์ 6 จุดสำหรับ Claude Code เพื่อตรวจจับการละเมิดกฎ การแก้ไขนอกขอบเขต และคำขอที่ไม่สมบูรณ์ โดยแสดงให้เห็นถึงขั้นตอนการตรวจสอบที่ Jev จะประเมินผลลัพธ์ของเอเจนต์ตามรายการตรวจสอบที่กำหนดไว้และหลักฐานที่เกี่ยวข้อง
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe AI System One (Jev) task plugin for QuantumNous/new-api — native /v1/systemone, synchronous evaluation, token billing.
JEVLAB ARTEnglishรายงานนี้ให้รายละเอียดเกี่ยวกับการสร้าง Jev แบบสาธารณะทั้งหมดในช่วงสัปดาห์แรก โดยรวบรวมข้อมูลเมตาของที่เก็บข้อมูล เวลาที่ใช้ และตัวชี้วัดต้นทุน เพื่อใช้เป็นแหล่งข้อมูลสำหรับการวิจัยกิจกรรมในช่วงเริ่มต้นและรูปแบบการพัฒนาบนแพลตฟอร์ม
JEVLAB ARTEnglishAn experimental Snake environment where the game engine owns deterministic rules and TypeSafe AI's Jev makes the movement decision from structured state on every tick.
JEVLAB ARTEnglishAskJev นำเสนอเอเจนต์อัตโนมัติสำหรับการโต้ตอบกับเว็บไซต์ โครงการนี้ใช้สถาปัตยกรรม TypeSafe System One ซึ่งรวมถึงระบบป้องกันความปลอดภัยเพื่อป้องกันการกระทำของผู้ใช้ที่ไม่สามารถย้อนกลับได้ในระหว่างการท่องเว็บแบบอัตโนมัติ
JEVLAB ARTEnglishส่วนขยาย Chrome แบบโอเพนซอร์สนี้ใช้ Jev เพื่อกรองข้อความที่สร้างโดย AI และโฆษณาบนหน้าเว็บ เป็นการสาธิตการใช้งานจริงสำหรับผู้ใช้ที่ต้องการจัดการคุณภาพเนื้อหาในขณะท่องเว็บ
JEVLAB ARTEnglishโปรเจกต์นี้สาธิตการสร้างแชทบอทโดยใช้สถาปัตยกรรมโมเดล Jev ของ TypeSafe AI โดยสำรวจวิธีการนำเทคนิค autoregressive มาประยุกต์ใช้กับโมเดลที่ไม่สามารถสร้างข้อความได้โดยตรง เพื่อนำเสนอแนวทางที่ไม่เหมือนใครสำหรับการโต้ตอบแบบสนทนา
JEVLAB ARTEnglish
x.comโพสต์ในชุมชนนี้ให้ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับ Jev ในระดับภาพรวม โดยทำหน้าที่เป็นจุดเริ่มต้นเชิงแนวคิดในการทำความเข้าใจแพลตฟอร์มโดยไม่ต้องลงลึกถึงรายละเอียดทางเทคนิคหรือตัวชี้วัดประสิทธิภาพที่เฉพาะเจาะจง
JEVLAB ARTโปรเจกต์นี้สาธิตสถาปัตยกรรมการเขียนโค้ดแบบไฮบริดที่ระบบ 2 จัดการตรรกะที่ซับซ้อน ในขณะที่ระบบ 1 ซึ่งใช้ Jev จัดการการดำเนินการแบบตอบสนองที่รวดเร็ว โดยสำรวจความสมดุลระหว่างการใช้เหตุผลระดับสูงและการตอบสนองอัตโนมัติในทันทีในการพัฒนาซอฟต์แวร์
JEVLAB ARTEnglishโปรเจกต์นี้ใช้ระบบการจับคู่สองขั้นตอนเพื่อเชื่อมโยงเป้าหมายของผู้ใช้เข้ากับแคตตาล็อก MCP โดยแสดงให้เห็นถึงวิธีการใช้ TypeSafe Jev เพื่อปรับปรุงกระบวนการค้นหาและเลือกเครื่องมือที่ใช้เอเจนต์ให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น
JEVLAB ARTEnglishเครื่องมือนี้มอบ CLI และทักษะ Codex แบบไม่มีการพึ่งพาสำหรับ Jev โดยสาธิตวิธีการส่งสถานะภายในเครื่องไปยัง Jev เพื่อทำการตัดสินแบบกลุ่มที่มีการระบุประเภท และส่งคืนคำตอบโดยไม่แสดงสถานะเดิมซ้ำ
JEVLAB ARTEnglishโครงการนี้สาธิตการจำลองอารยธรรมด้วย AI โดยที่ TypeSafe Jev จัดการการตัดสินใจผ่านกระบวนการที่มีการกำหนดประเภท มีความน่าจะเป็น และตรวจสอบได้ โดยผสานรวมกับ LLM ต่างๆ ผ่าน API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI เพื่อจัดการการวางแผนในเกม
JEVLAB ARTEnglishjevscape นำเสนอ RuneBench harness สำหรับ Jev ซึ่งประกอบด้วยแคตตาล็อกการดำเนินการแบบจำกัดและตัวควบคุมโหมด tick นอกจากนี้ยังมีแดชบอร์ดแบบเรียลไทม์ที่ออกแบบมาเพื่อช่วยให้นักพัฒนาสามารถตรวจสอบและจัดการเวิร์กโฟลว์ของเอเจนต์ภายในระบบนิเวศของ Jev ได้
JEVLAB ARTEnglishที่เก็บข้อมูลนี้มีการสาธิตสาธารณะของการรวม Jev และ TypeSafe AI สำหรับ X โดยทำหน้าที่เป็นเครื่องมือทดลองสำหรับนักพัฒนาในการสำรวจว่าเฟรมเวิร์กเหล่านี้โต้ตอบกันอย่างไรในบริบทของโซเชียลมีเดีย
JEVLAB ARTEnglishโปรเจกต์นี้สาธิตเอเจนต์การท่องเว็บแบบอัตโนมัติที่รวม Jev สำหรับการตัดสินใจเข้ากับ agent-browser ของ Vercel สำหรับการดำเนินการ โดยมีเกณฑ์มาตรฐานเพื่อประเมินประสิทธิภาพของระบบในการนำทางและโต้ตอบกับเว็บไซต์จริง
JEVLAB ARTEnglish
ส่งแหล่งข้อมูล
한국어
日本語
Español
Français
Deutsch
繁體中文
Português
Bahasa Indonesia
Italiano
Tiếng Việt
Türkçe
Polski
Русский
4 HIGHLIGHTS
7
Agents & browsers
Games & real time
Markets & experiments
Start here
Creative & growth
Tools & apps
Research & data
Decisions & routing