A FIELD GUIDE TO JEV / VOL. 01
Tinh hoa Jev: dự án thực tế, hướng dẫn hữu ích và ý tưởng từ khắp internet.
THE OFFICIAL SIGNAL 4 HIGHLIGHTS
Diogo Almeida@CompleteSkepticLAUNCH POSTDiogo Almeida giới thiệu Jev, mô hình ra quyết định có cấu trúc của TypeSafe. Xem bộ phim giới thiệu và khám phá chuỗi gốc để tìm hiểu cách tiếp cận, ví dụ và hiệu năng được báo cáo bởi tác giả.
TypeSafe AI@typesafeaiOFFICIALThông báo chính thức ra mắt TypeSafe giới thiệu phòng thí nghiệm và hướng người phát triển đến Jev. Bao gồm bộ phim giới thiệu của Diogo Almeida và lời giới thiệu ban đầu.
TypeSafe AI@typesafeaiOFFICIALTypeSafe thông báo truy cập công khai vào Jev mà không cần danh sách chờ. Bảng điều khiển chính thức là điểm bắt đầu để thử nghiệm các quyết định có kiểu trong ứng dụng của bạn.
JEVLAB ARTTypeSafe AI@typesafeaiOFFICIALTypeSafe nhấn mạnh cách tiếp cận đầu ra có kiểu của Jev: các ứng dụng cung cấp trạng thái và câu hỏi, sau đó thực hiện hành động dựa trên xác suất, lựa chọn hoặc điểm số. Thông báo liên quan cũng đề cập đến tích hợp API Venice.
JEVLAB ARTStart with the Launch Post. Explore four official signals.
7 tài nguyên
AI-assisted summaries and translations. Check original sources for context and performance claims.
A guide explaining Jev's approach to making typed decisions rather than processing text.
JEVLAB ART
EnglishSource-linked curation
Jev is utilized for decision-making processes on Cloudflare, including support routing and risk management.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
1,800-point thread debating whether typed decisions replace LLM calls for classification, routing, and scoring.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
A guide on using Jev to route between models and block risky tool calls.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
A LangChain package with TypeSafeClassifier for integrating Jev into applications.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Short practical intro with a Python ticket-triage example.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
One direct Jev question per row against 12–14 Jev-scored dimensions with locally fitted weights on three classification tasks: 5,477 test rows, 25,174 Jev calls, $1.43. Decomposition wins on Japanese NLI (0.9076 vs 0.8373) but flags about 25× more hard benign rows as attacks (37.2% vs 1.5%).
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Gửi tài nguyên
한국어
日本語
Español
Français
Deutsch
简体中文
繁體中文
Português
Bahasa Indonesia
ไทย
Italiano
Türkçe
Polski
Русский
4 HIGHLIGHTS
Decisions & routing
Source-linked curation