JEVTinh 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, một mô hình ra quyết định có cấu trúc từ TypeSafe. Tài nguyên này cung cấp cái nhìn tổng quan về cách tiếp cận cốt lõi của mô hình, các ví dụ thực tế và số liệu hiệu năng do tác giả báo cáo.
TypeSafe AI@typesafeaiOFFICIALTypeSafe chính thức ra mắt phòng thí nghiệm nghiên cứu và giới thiệu Jev tới cộng đồng nhà phát triển. Thông báo này bao gồm một bộ phim ra mắt của Diogo Almeida và cung cấp bối cảnh cơ bản về sứ mệnh cũng như định hướng tương lai của dự án.
TypeSafe AI@typesafeaiOFFICIALTypeSafe đã xóa danh sách chờ cho Jev, cho phép truy cập công khai vào nền tảng. Các nhà phát triển có thể sử dụng bảng điều khiển chính thức để tích hợp và kiểm tra các khả năng ra quyết định có kiểu trong ứng dụng phần mềm của riêng họ.
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.
1.262 tài nguyên
AI-assisted summaries and translations. Check original sources for context and performance claims.
RanjanAskJev là một dự án cộng đồng cho phép duyệt web rảnh tay. Nó trình diễn quy trình làm việc trong đó Jev xử lý các thao tác trình duyệt trong khi Claude quản lý hội thoại, giúp người dùng điều khiển việc duyệt web bằng lệnh.
EnglishNon-Autoregressive AI Agent Decision Model. Open-source SOTA alternative to TypeSafe Jev. O(1) Tool Routing & DOM Automation on Qwen3.5-2B .
JEVLAB ARTEnglishCheshi là một không gian làm việc trên macOS tích hợp bộ nhớ hội thoại dựa trên Jev với OpenAI Codex. Nó cho phép quản lý các tác nhân AI, khám phá mã nguồn qua CodeGraph và hợp nhất quy trình làm việc với Git, terminal Ghostty và Apple Notes.
JEVLAB ARTEnglish
生ビールDự án này trình diễn cấu hình mô hình Jev cục bộ được thiết kế để xử lý tác vụ. Người tạo gợi ý rằng phương pháp này có thể mang lại tiềm năng cải thiện tốc độ thực thi so với các giải pháp thay thế dựa trên đám mây.
日本語Dự án này cung cấp một triển khai máy chủ MCP thứ cấp cho Jev. Nó đóng vai trò là tài nguyên kỹ thuật để các nhà phát triển tích hợp các thành phần dựa trên PyModel vào quy trình làm việc của tác nhân tương thích với Jev.
JEVLAB ARTEnglishDGUI-HyperMem là một máy chủ MCP bộ nhớ lai tự lưu trữ trên Cloudflare Workers. Nó sử dụng lớp suy luận JEV và hệ thống huấn luyện HuggingFace để quản lý bộ nhớ, thể hiện phương pháp thử nghiệm nhằm tích hợp các cấu trúc dữ liệu bền vững với quy trình suy luận tự động.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ này cung cấp bộ định tuyến khả năng theo từng prompt cho các tác nhân lập trình. Nó giải quyết các kỹ năng, máy chủ MCP và lệnh đã cài đặt thông qua TypeSafe Jev, đồng thời cố gắng đo lường xem các phần bổ sung này có thực sự cải thiện hiệu suất hay không.
JEVLAB ARTEnglishA verified, community-maintained catalog of 485 open-source projects built with Jev.
JEVLAB ARTEnglishTài nguyên này cung cấp một bài kiểm tra quyết định có kiểu được lấy từ dữ liệu phát triển đất đai của PadFlow. Nó bao gồm các sơ đồ ẩn danh và một trình chạy được thiết kế để kiểm tra hiệu suất của các mô hình được hiệu chuẩn độ tin cậy như TypeSafe Jev trong các nhiệm vụ ra quyết định có cấu trúc.
JEVLAB ARTEnglishDự án này cung cấp một công cụ đánh giá đối nghịch và tiện ích typesafe_ask cho tác nhân lập trình omp. Nó minh họa phương pháp tích hợp các nguyên tắc TypeSafe AI vào quy trình lập trình tự động nhằm cải thiện độ tin cậy và bảo mật trong các tác vụ phát triển.
JEVLAB ARTEnglishHướng dẫn này phác thảo kiến trúc cốt lõi của Jev AI, trình bày chi tiết ba loại quyết định vi mô. Tài nguyên này giúp người dùng hiểu cách hệ thống xử lý các lựa chọn vận hành chi tiết để hỗ trợ quy trình ra quyết định tự động.
EnglishKho lưu trữ này cung cấp tám ví dụ tối giản minh họa việc áp dụng mô hình Jev của TypeSafe vào kỹ thuật cơ khí và điện. Nó trình bày các trường hợp sử dụng thực tế bao gồm định tuyến CAD, phân loại kết quả FEM và căn chỉnh BOM mà không cần phụ thuộc bên ngoài.
JEVLAB ARTEnglishDự án này trình bày một phương pháp giúp giảm mức sử dụng ngữ cảnh cho các tác nhân OMP. Người tạo tuyên bố rằng việc sử dụng tính năng nén dựa trên Jev có thể giảm yêu cầu bộ nhớ từ 30 đến 55 phần trăm.
JEVLAB ARTEnglishSmall game that tests how Jev handles unknown input.
JEVLAB ARTEnglishA resource explaining Jev's capabilities, limitations, and applications as a System One model.
JEVLAB ARTEnglish
Aditya SinghDự án này trình diễn giao diện điều khiển bằng giọng nói cho Fusion 360. Nó sử dụng Jev để phân biệt giữa các lệnh hành động và hội thoại thông thường, nhằm mục đích đơn giản hóa quy trình làm việc CAD thông qua đầu vào ngôn ngữ tự nhiên.
EnglishIdiomatic Java SDK for TypeSafe AI Jev System One decision engine.
JEVLAB ARTEnglish
x.comLists six specific tasks where Jev is used for fact-checking, ranking, text finding, citation checking, note grouping, and agent failure analysis.
JEVLAB ARTEnglishKhung này cung cấp một phương pháp có cấu trúc cho các tác nhân lập trình AI sử dụng TypeSafe Jev System One để ra quyết định có kiểu dữ liệu. Nó minh họa cách tích hợp tính an toàn kiểu hình thức vào các quy trình phát triển phần mềm tự động.
JEVLAB ARTEnglishdecido là một thư viện Python dành cho việc ra quyết định xác suất. Nó hỗ trợ tích hợp với Jev hoặc các nhà cung cấp tùy chỉnh và sử dụng Playwright để thu thập dữ liệu web, giúp xây dựng quy trình ra quyết định tự động.
JEVLAB ARTEnglish
x.comBài đăng cộng đồng này gợi ý rằng Jev có thể đóng vai trò là lớp điều khiển nhanh và chi phí thấp cho các tác nhân AI. Nó đề xuất rằng việc tích hợp Jev có thể hợp lý hóa quy trình làm việc của tác nhân bằng cách cung cấp cơ chế điều khiển nhẹ.
JEVLAB ARTEnglishPiJev: a terminal coding agent with Jev in the loop — Jev ranks the repository's files before the first call, picks skills and triages failures; your coding model writes the code. Built on Pi.
JEVLAB ARTEnglishJev DSH 决策引擎｜面向 Agent Harness 的结构化决策插件。原生支持 DeepSeek Harness，通过 iPolloWork 支持 OpenCode、Codex Harness。
JEVLAB ARTEnglishThư viện Rust này cung cấp một client bất đồng bộ không chính thức để tương tác với API TypeSafe System One. Nó minh họa cách triển khai các mẫu giao tiếp an toàn về kiểu dữ liệu khi tích hợp với các dịch vụ backend của nền tảng.
JEVLAB ARTEnglishDự án cộng đồng này khám phá cách sử dụng Jev để đánh giá tiến độ của các tác nhân AI. Dự án nghiên cứu các phương pháp phân tích hiệu suất vượt ra ngoài dữ liệu theo dõi cơ bản để hiểu rõ hơn về hành vi của tác nhân.
JEVLAB ARTEnglishDự án này trình diễn một tác nhân được thiết kế để săn Pokémon shiny tự động. Nó sử dụng các tính năng đặt lại trò chơi tự động và kiểm tra hình ảnh để hợp lý hóa quá trình tìm kiếm các biến thể hiếm trong trò chơi.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ này trình diễn cách triển khai trò chơi Gomoku sử dụng Jev. Nó áp dụng phân tích chiến thuật cục bộ để giảm 225 nước đi xuống còn khoảng 40 ứng viên, sau đó hệ thống chọn ra nước đi tối ưu từ các tùy chọn phân cấp.
JEVLAB ARTEnglishReal-time Discord moderation bot: Jev evaluates messages and metadata in parallel to catch phishing, spam, and social engineering with a progressive escalation ladder.
JEVLAB ARTEnglishDự án này giới thiệu một trò chơi bắn súng nền tảng hợp tác, nơi một tác nhân TypeSafe Jev đóng vai trò là đồng đội. Nó thể hiện sự tích hợp thử nghiệm các tác nhân AI tự trị vào môi trường trò chơi nhịp độ nhanh để thúc đẩy động lực chơi hợp tác giữa người chơi và AI.
JEVLAB ARTEnglishDự án dựa trên web này cung cấp môi trường cờ vua 3D nơi Jev chơi cả hai bên. Người dùng có thể theo dõi các ván đấu tự động hoặc can thiệp bất cứ lúc nào để giành quyền kiểm soát một trong hai bên.
JEVLAB ARTEnglishjev4k cung cấp một ngôn ngữ đặc thù miền và giao diện máy khách bằng Kotlin để tương tác với mô hình Jev. Công cụ này đơn giản hóa việc tích hợp bằng cách cung cấp các lớp trừu tượng an toàn kiểu cho các nhà phát triển trong hệ sinh thái Kotlin.
JEVLAB ARTEnglishDự án này giới thiệu một ứng dụng được thiết kế để theo dõi calo nhanh chóng. Nhà phát triển sử dụng Jev để tạo điều kiện cho thời gian phản hồi nhanh, nhằm hợp lý hóa quy trình ghi lại lượng dinh dưỡng nạp vào thông qua giao diện tự động.
JEVLAB ARTEnglishOpenJev: an independent Jev-inspired System One decision API based on TypeSafe.ai concepts. Choice, score and noul primitives, local mock server, Python and TypeScript SDKs. Real inference planned; not affiliated with TypeSafe AI.
JEVLAB ARTEnglishjevmod cung cấp một khung làm việc để kiểm duyệt nội dung tự động bằng cách áp dụng các ngưỡng xác suất cụ thể theo danh mục. Công cụ này cho phép các nhà phát triển triển khai logic lọc có thể tùy chỉnh để quản lý và phân loại nội dung kỹ thuật số một cách hiệu quả.
JEVLAB ARTEnglishDự án này trình diễn một tích hợp trong đó Jev được sử dụng để chơi Pokémon Red. Nó giới thiệu một mô hình tương tác theo lượt, nơi AI xử lý các đầu vào để điều hướng môi trường trò chơi và thực hiện các lệnh cụ thể.
JEVLAB ARTEnglishA developer project offering semantic code search for coding agents, benchmarked on SWE-bench Lite.
JEVLAB ARTEnglishjev-reviewer là một công cụ dựa trên trình duyệt hỗ trợ đánh giá hệ thống. Nó sử dụng các mẫu như RoB 2 hoặc QUADAS-2 để trích xuất dữ liệu từ các báo cáo thử nghiệm, cung cấp các trích dẫn nguyên văn kèm số trang để người dùng xác minh và xuất bảng.
JEVLAB ARTEnglishIndependent walkthrough separating TypeSafe's published claims from public evidence.
JEVLAB ARTEnglish
Farouq AldoriA tool that automatically locates and retrieves invoices from any website using Jev's capabilities.
English
Mau BaronBản trình diễn này cho thấy Jev tự động điều khiển nhiều nhân vật trong môi trường trò chơi điện tử. Người tạo giới thiệu khả năng của hệ thống trong việc thực hiện các quyết định nhanh chóng theo thời gian thực trong các tình huống chơi game cạnh tranh.
EnglishCông cụ này sử dụng Jev để đánh giá các ý tưởng khởi nghiệp. Người dùng gửi ý tưởng kinh doanh của họ và hệ thống cung cấp phản hồi, gợi ý xem nên loại bỏ, sửa đổi hay triển khai dự án dựa trên phân tích.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ này sử dụng mô hình Jev để lọc các tin nhắn văn bản đến nhằm phát hiện các hành vi lừa đảo tiềm ẩn. Nó minh họa một ứng dụng thực tế của công nghệ TypeSafe AI để tăng cường bảo mật liên lạc di động thông qua phân tích nội dung tự động.
JEVLAB ARTEnglish
Alex NikolicDự án này giới thiệu một MLP được huấn luyện trên mô hình Qwen 4B nhằm cung cấp một giải pháp thay thế an toàn về kiểu cho Jev. Nó minh họa cách huấn luyện kiến trúc chuyên biệt có thể được áp dụng cho các mô hình ngôn ngữ hiện có để đạt được sự tương đương chức năng cụ thể.
EnglishAn awesome collection of Jev use cases, workflows, and agent skills.
JEVLAB ARTEnglishCascade Search là một công cụ dựa trên trình duyệt sử dụng mô hình 27K tham số để phân tích truy vấn. Dự án này minh họa cách xử lý hỗ trợ bởi Jev có thể tinh chỉnh đầu vào tìm kiếm và cải thiện độ chính xác lọc trong môi trường cục bộ nhẹ.
JEVLAB ARTEnglishA Codex plugin that uses Jev to streamline and reduce excessive tool outputs.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe AIMô hình này minh họa phương pháp định tuyến yêu cầu dựa trên điểm số tin cậy của mô hình. Nó hướng dẫn cách triển khai logic điều kiện để điều hướng các tác vụ đến các luồng xử lý phù hợp nhằm đảm bảo chất lượng đầu ra.
JEVLAB ARTEnglishDự án này giới thiệu một tác nhân tự động chơi Pokemon Red bằng PyBoy. Hệ thống xử lý logic và tính toán trò chơi trong khi tác nhân Jev chọn các nhánh, với kết quả trận chiến được đánh giá bằng điểm Brier dựa trên trạng thái RAM.
JEVLAB ARTEnglishDự án này trình bày một phương pháp dự đoán quyết định đóng tiếp theo của một kỹ năng Jev. Nó sử dụng TypeSafe Jev để thực hiện các dự đoán này một cách tĩnh mà không cần phải chạy kỹ năng mục tiêu trong quá trình phân tích.
JEVLAB ARTEnglishHelper n8n community node for Jev by TypeSafe. Classify, route, and score text with questions you define, and get a probability for every answer so unsure items can go to review.
JEVLAB ARTEnglishDự án này tích hợp Jev vào trò chơi Chrome Dino cổ điển để cung cấp điểm số quyết định theo thời gian thực. Nó minh họa cách logic bên ngoài có thể ảnh hưởng đến cơ chế trò chơi bằng cách hiển thị các chỉ số đánh giá trực tiếp trong khi chơi.
JEVLAB ARTEnglishAgent tool/MCP call gate — allow / ask_human / deny via TypeSafe Jev.
JEVLAB ARTEnglishDự án này cung cấp sự so sánh song song giữa TypeSafe và DeepSeek-flash. Nó đánh giá các chỉ số hiệu suất bao gồm tốc độ, mức sử dụng token, chi phí và độ chính xác trong các tác vụ như trích xuất hóa đơn, phân loại email và xếp hạng lại.
JEVLAB ARTEnglishDự án cộng đồng này chứng minh tiềm năng của Jev trong việc hoạt động như một môi trường tính toán bằng cách giả lập bộ xử lý 6502. Nó đóng vai trò là bằng chứng khái niệm thử nghiệm để chạy các kiến trúc phần cứng cũ trong khung Jev.
JEVLAB ARTEnglishDự án mã nguồn mở này giới thiệu cơ chế định tuyến cho Claude Code. Nó minh họa cách ưu tiên các kỹ năng thường dùng thông qua tích hợp Jev để cải thiện hiệu quả lựa chọn tác vụ.
JEVLAB ARTEnglishDự án này trình diễn một mô phỏng văn minh dựa trên AI, nơi TypeSafe Jev quản lý việc ra quyết định thông qua các quy trình có kiểu, xác suất và có thể kiểm toán. Nó tích hợp với nhiều LLM thông qua các API tương thích với OpenAI để xử lý lập kế hoạch.
JEVLAB ARTEnglishJev-AV là một công cụ bảo mật trích xuất các đặc điểm cấu trúc như entropy và mã băm từ các tệp thực thi, tập lệnh và tài liệu. Nó sử dụng Jev để đánh giá xem các tệp này có chứa mã độc hay không trong thời gian thực.
JEVLAB ARTEnglishDự án này đánh giá việc sử dụng Jev để chuyển đổi ý định của người chơi dưới dạng văn bản tự do thành các hành động máy chủ có cấu trúc. Tác giả báo cáo tỷ lệ đồng thuận 96% và độ trễ trung bình là 317 ms trong bối cảnh trò chơi trên bàn.
JEVLAB ARTEnglishBuổi phát trực tiếp này phân tích kiến trúc của Jev dành cho các mô hình dự đoán JSON. Phiên làm việc trình diễn các quy trình lập trình thực tế và thiết kế cấu trúc giúp nhà phát triển xử lý các tác vụ tạo dữ liệu có cấu trúc với Jev.
EnglishCông cụ này tích hợp Jev để tự động kiểm tra tính an toàn của các lệnh fx. Người tạo khẳng định rằng việc triển khai này cung cấp khả năng phân tích nhanh hơn và chính xác hơn so với các mô hình trò chuyện tiêu chuẩn để thực thi lệnh.
JEVLAB ARTEnglishA simple Spring Boot 4 starter for TypeSafe Jev using Spring MVC and RestClient.
JEVLAB ARTEnglishKho lưu trữ này cung cấp danh sách các tài nguyên chính thức và dự án cộng đồng được tuyển chọn cho TypeSafe, các mô hình System One và Jev. Nó đóng vai trò là thư mục tập trung cho các nhà phát triển muốn khám phá hệ sinh thái và tích hợp các công nghệ này.
JEVLAB ARTEnglishKho lưu trữ này cung cấp một bộ sưu tập cộng đồng gồm hơn 110 trường hợp sử dụng, trò chơi và thử thách logic cho AI. Giao diện thân thiện với thiết bị di động cho phép người dùng chỉnh sửa câu lệnh và so sánh kết quả giữa các mô hình khác nhau.
JEVLAB ARTEnglishA developer project for the games shelf, where Jev improvises piano with proper questions.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ này minh họa phương pháp đệ quy để quản lý các lựa chọn Jev trong một hệ thống phân loại. Nó cho phép người dùng điều hướng qua hơn 255 tùy chọn trong khi vẫn tuân thủ các giới hạn lựa chọn của TypeSafe Jev.
JEVLAB ARTEnglish
CuaAn open-source model for form-filling tasks with low latency.
JEVLAB ARTEnglishBrowser use for coding agents, 3-5x faster than browser-use. MCP server + CLI; TypeSafe Jev decides every step in ~300 ms.
JEVLAB ARTEnglishSQL with natural-language predicates, powered by TypeSafe's Jev. Filter, rank, classify and score rows by meaning — batched, cached and cost-guarded.
JEVLAB ARTEnglishPydantic AI capabilities made stronger with Jev: small runnable demos, one file each.
JEVLAB ARTEnglishKho lưu trữ này cung cấp một thư viện khách Ruby được thiết kế để tương tác với nền tảng typesafe.ai. Nó đóng vai trò là giao diện lập trình cho các nhà phát triển để tích hợp các dịch vụ liên quan đến Jev trực tiếp vào các ứng dụng dựa trên Ruby của họ.
JEVLAB ARTEnglishJevArena trình diễn một môi trường cạnh tranh nơi hai tác nhân Jev đấu tay đôi trong các trò chơi nhấp chuột trên trình duyệt. Dự án này khám phá việc tích hợp các khung Browser Use và TypeSafe Jev để tạo điều kiện cho sự tương tác tự chủ của tác nhân trong giao diện web.
JEVLAB ARTEnglishtenbin cung cấp máy chủ MCP và kỹ năng tác nhân cho API TypeSafe AI System One. Công cụ này minh họa cách phân tách các đánh giá thành các câu hỏi lựa chọn, điểm số và Noul, thực hiện kiểm tra mã và hiệu chỉnh ngưỡng bằng dữ liệu được gắn nhãn.
JEVLAB ARTEnglish
Gửi tài nguyên
한국어
Español
Français
Deutsch
简体中文
繁體中文
Português
Bahasa Indonesia
ไทย
Italiano
Türkçe
Polski
Русский
4 HIGHLIGHTS
Agents & browsers
1
Tools & apps
Research & data
Decisions & routing
Games & real time
Start here
Creative & growth