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.
AI-assisted summaries and translations. Check original sources for context and performance claims.
t0t0Dự án này trình diễn một hệ thống dựa trên Jev giúp giám sát 25 nhóm khách hàng WhatsApp theo thời gian thực. Hệ thống sử dụng bộ lọc tự động để chỉ cảnh báo LLM khi có vấn đề khẩn cấp, nhằm tối ưu hóa quy trình hỗ trợ khách hàng.
JEVLAB ART
EspañolDự án này trình diễn một mô hình nhỏ được huấn luyện để chọn từ danh sách các tùy chọn văn bản động bằng cách gán xác suất trong một lần truyền. Nó bao gồm các triển khai thử nghiệm cho Doom, cờ vua và Wikispeedia để thể hiện khả năng ra quyết định của mô hình.
JEVLAB ART
EnglishA community post describing 500 real-time agents operating in a 3D environment with notable performance metrics.
JEVLAB ARTEnglish
Alan DaitchDự án này giới thiệu một tác nhân tự động hóa việc tìm kiếm và đánh giá các sản phẩm đã qua sử dụng. Tác giả cho biết hệ thống xử lý 26 danh sách mỗi phút, giúp người dùng đưa ra quyết định mua hàng nhanh chóng hơn.
EspañolDự án này triển khai hệ thống khớp hai giai đoạn được thiết kế để kết nối mục tiêu của người dùng với danh mục MCP. Nó chứng minh cách TypeSafe Jev có thể được sử dụng để hợp lý hóa các quy trình khám phá và lựa chọn công cụ dựa trên tác nhân.
JEVLAB ARTEnglish
x.comHướng dẫn từ cộng đồng này khám phá các khả năng của Jev, bao gồm các bản demo thực tế về điều khiển trình duyệt và bộ nhớ AI. Nó cung cấp cái nhìn cơ bản về cách các tác nhân này tương tác với môi trường web và lưu giữ thông tin ngữ cảnh.
EnglishDự án này trình diễn một lớp phủ thời gian thực cho League of Legends sử dụng Jev để phân tích trạng thái trò chơi. Người tạo tuyên bố công cụ này cung cấp các dự đoán xác suất thắng dựa trên dữ liệu trận đấu hiện tại.
JEVLAB ARTEnglish
CJ (Coding Garden)Dự án này trình diễn một chatbot được xây dựng bằng Jev mà không cần sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn. Nó cung cấp phản hồi tức thì bằng cách tích hợp trực tiếp các công cụ bên ngoài như tìm kiếm web, Wikipedia và dữ liệu thời tiết.
EnglishThử nghiệm này minh họa việc áp dụng Jev để xử lý kho lưu trữ bài viết cá nhân. Tác giả báo cáo rằng công cụ này đã hoàn thành việc đánh giá toàn bộ tác phẩm của họ trong chưa đầy một giây.
JEVLAB ARTEnglishharnessjudge cung cấp một khung làm việc để đánh giá quy trình làm việc của tác nhân bằng cách sử dụng TypeSafe Jev. Nó minh họa cách phân loại các bước của tác nhân một cách có hệ thống thành thành công, thử lại, leo thang hoặc dừng lại dựa trên logic vận hành đã xác định.
JEVLAB ARTEnglishChatJev là một dự án dành cho nhà phát triển nhằm khám phá các quy trình ra quyết định bằng cách sử dụng bộ phân loại làm trình dự đoán mã thông báo tiếp theo. Thử nghiệm này chứng minh cách các mô hình phân loại có thể được điều chỉnh để ảnh hưởng đến việc tạo chuỗi trong kiến trúc dựa trên Jev.
JEVLAB ARTEnglishGiao thức thử nghiệm này khám phá việc chuyển giao giữa các tác nhân AI dựa trên bằng chứng. Nó trình diễn một cơ chế đánh giá được hỗ trợ bởi Jev nhằm xác thực kết quả trước khi chúng được chuyển đến tác nhân chính.
JEVLAB ARTEnglishJev for Chrome: drives the tab you are looking at with TypeSafe Jev, a sub-second decision model. Community port of browser-use/jev-ultrafast, not affiliated with TypeSafe.
JEVLAB ARTEnglishDemos to test the effectiveness of TypeSafe's "Jev" System One Model.
JEVLAB ARTEnglishUtilizing Jev, the RLCD-type model provided by TypeSafe AI, to independently and cheaply judge agentic coding sessions.
JEVLAB ARTEnglishAsync Python client for TypeSafe Jev. Typed questions in, probabilities and choices out, no prose to parse.
JEVLAB ARTEnglishPHP & Laravel SDK for TypeSafe AI's JEV Model series.
JEVLAB ARTEnglishKho lưu trữ này cung cấp bản demo công khai về việc tích hợp Jev và TypeSafe AI cho X. Nó đóng vai trò là một công cụ thử nghiệm để các nhà phát triển khám phá cách các khung này tương tác trong bối cảnh mạng xã hội.
JEVLAB ARTEnglish
x.comBài đăng cộng đồng này cung cấp danh sách các bản sao Jev mã nguồn mở được phát triển trong hệ sinh thái Trung Quốc. Nó nêu bật các thông số kỹ thuật của từng dự án, cung cấp tài liệu tham khảo cho các nhà phát triển để khám phá các triển khai khu vực và biến thể kiến trúc của khung Jev.
JEVLAB ART
简体中文Kho lưu trữ này cung cấp một bộ công cụ đánh giá có thể tái lập cho trình duyệt nghiên cứu Jev Ultrafast. Nó bao gồm trình chạy bộ thử nghiệm, các trường hợp kiểm thử được kiểm soát chất lượng và trình tạo báo cáo để hỗ trợ đánh giá hiệu suất của các tác nhân nghiên cứu.
JEVLAB ARTEnglishViệc triển khai tệp đơn này cung cấp khả năng kiểm duyệt đầu vào cho các tác nhân Mastra được tích hợp với TypeSafe Jev. Nó trình bày một cách tiếp cận hợp lý để lọc các tương tác của tác nhân nhằm đảm bảo luồng giao tiếp AI an toàn và được kiểm soát hơn.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ này cung cấp CLI và GitHub Action để đánh giá rủi ro khi thay đổi mã. Nó sử dụng các quy tắc xác định và TypeSafe Jev để đề xuất các kiểm tra và người đánh giá trước khi hợp nhất.
JEVLAB ARTEnglishDự án này minh họa việc tích hợp Jev để điều khiển các nhân vật không phải người chơi trong môi trường ảo của River Oaks, Houston. Nó đóng vai trò là một thử nghiệm kỹ thuật để triển khai hành vi tác nhân tự động trong trò chơi.
JEVLAB ARTEnglishTài liệu này giới thiệu nguyên tắc Deferred Crispification và kiến trúc BSF-S1. Tác giả đề xuất tích hợp các nguyên hàm Hidden-Markov và logic mờ vào các mô hình quyết định Jev và System-One để nâng cao khung làm việc TypeSafe AI.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ này hoạt động như một quả cầu ma thuật 8 cho các yêu cầu kéo, cung cấp một trong hai mươi cụm từ cổ điển. Người tạo tuyên bố rằng tác nhân chọn câu trả lời dựa trên các tín hiệu PR thực tế trong khoảng 200 mili giây.
JEVLAB ARTEnglishDự án này trình diễn một trò chơi phá gạch trên Next.js, trong đó thanh chắn được điều khiển theo thời gian thực bởi mô hình Jev của TypeSafe AI. Tác giả cho biết ứng dụng này được xây dựng bằng Claude Code.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ này sử dụng các khả năng đánh giá của Jev để xếp hạng các kỹ năng của tác nhân Pi cho các nhiệm vụ cụ thể. Nó chứng minh một phương pháp tối ưu hóa hiệu suất tác nhân bằng cách khớp các khả năng chuyên biệt với yêu cầu người dùng thông qua đánh giá có hệ thống.
JEVLAB ARTEnglishUXRay là một công cụ phủ màn hình được thiết kế để phát hiện và làm nổi bật các mẫu giao diện thao túng. Dự án này chứng minh cách phân tích hình ảnh tự động có thể giúp người dùng xác định các mẫu tối trong thiết kế web để cải thiện tính minh bạch kỹ thuật số.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe AIHướng dẫn tham khảo của TypeSafe AI này giải thích quy trình xếp hạng lại để cải thiện độ chính xác trong việc truy xuất thông tin. Tài liệu minh họa cách tinh chỉnh kết quả tìm kiếm bằng cách đánh giá lại các tài liệu ứng viên để ưu tiên nội dung phù hợp nhất.
JEVLAB ARTEnglishDự án này trình bày việc đảm bảo chất lượng frontend dựa trên bằng chứng sử dụng Jev Ultrafast và Browser Harness. Nó cung cấp một ứng dụng todo tổng hợp để minh họa cách các công cụ này có thể được tích hợp vào quy trình kiểm thử tự động.
JEVLAB ARTEnglishpi-jev là một bộ tiện ích mở rộng sử dụng Jev để cải thiện tương tác với Pi. Nó trình diễn các phương pháp nén ngữ cảnh có chọn lọc và định tuyến mô hình nhằm quản lý luồng thông tin và tối ưu hóa xử lý trong môi trường tác nhân.
JEVLAB ARTEnglishReusable GitHub Action: agent fix loop gated by checks, an AI reviewer, and TypeSafe Jev.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ này cung cấp phân tích tông giọng theo thời gian thực cho các bài đăng và bản nháp trên Bluesky. Nó minh họa việc tích hợp với Jev API của TypeSafe để tự động gắn nhãn cảm xúc cho nội dung văn bản trước khi đăng.
JEVLAB ARTEnglishDự án này giới thiệu một hội đồng AI TypeSafe thú vị gồm mười hai thành viên. Nó minh họa quy trình ra quyết định tương tác, nơi người dùng có thể xem các phiên bỏ phiếu hoạt hình và kiểm tra lý do đằng sau mỗi phán quyết.
JEVLAB ARTEnglishDự án này triển khai khung làm việc cho TypeSafe Jev, tập trung vào việc ra quyết định và xếp hạng Hệ thống Một. Nó cung cấp các công cụ xác minh và cổng tùy chọn cho các tương tác tác nhân dựa trên Hermes trong môi trường định kiểu an toàn.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ này cung cấp định tuyến kỹ năng TypeSafe cho Hermes Agent bằng cách xác định kỹ năng phù hợp trước khi gọi mô hình. Nó sử dụng thư viện tiêu chuẩn để tối ưu hóa hiệu suất của tác nhân và giảm chi phí xử lý không cần thiết.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ dòng lệnh này sử dụng TypeSafe Jev để xác định thông tin nhận dạng cá nhân trong văn bản. Nó minh họa cách phát hiện sự hiện diện của dữ liệu, đánh giá mức độ nhạy cảm và trích xuất các phạm vi ký tự cho việc kiểm tra quyền riêng tư.
JEVLAB ARTEnglishCheck whether each cited paper supports the sentence citing it. Claude proves the quote, TypeSafe's Jev scores it, a human decides.
JEVLAB ARTEnglishA visual TypeSafe demo where Jev chooses verified Tetris placements.
JEVLAB ARTEnglishClient TypeScript và JavaScript chính thức này cung cấp các kiểu phản hồi được suy luận cho các tích hợp Jev. Nó minh họa cách triển khai các mẫu giao tiếp an toàn về kiểu trong các ứng dụng web bằng cách sử dụng phương pháp SDK chuẩn hóa.
JEVLAB ARTEnglishThư mục này cung cấp danh sách các hệ thống sử dụng Jev cho các định dạng câu hỏi Noul, Score và Choice. Nó đóng vai trò là tài liệu tham khảo trung tâm để khám phá các triển khai và ứng dụng khác nhau được xây dựng trong hệ sinh thái Jev.
JEVLAB ARTEnglishThư viện Node.js này sử dụng TypeSafe AI Jev để phát hiện ngôn ngữ tục tĩu và độc hại. Nó được thiết kế để nhận diện văn bản bị làm nhiễu, bao gồm leetspeak và khoảng cách ký tự, hỗ trợ nhiều ngôn ngữ Ấn Độ như tiếng Hindi, Bengali và Telugu.
JEVLAB ARTEnglishDự án này đánh giá khả năng hiệu chuẩn của Jev bằng cách sử dụng 900 phiếu hỗ trợ được tạo theo quy tắc và các tiêu chuẩn công khai. Nó cung cấp phân tích độc lập về sai lệch hiệu chuẩn thông qua các chỉ số ECE và điều chỉnh nhiệt độ, cung cấp khung có thể tái lập.
JEVLAB ARTEnglishVal Town demo where 16 typed judgments update live as you type.
JEVLAB ARTEnglishHướng dẫn này của Fazt giới thiệu cách sử dụng Jev để triển khai các quy trình ra quyết định an toàn về kiểu dữ liệu. Nó cung cấp các ví dụ thực tế về cách cấu trúc logic trong ứng dụng để đảm bảo xử lý dữ liệu nhất quán và đáng tin cậy.
JEVLAB ARTEspañolOpenvons (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-hub là một kho lưu trữ được chọn lọc, tập hợp các bài viết chuyên sâu và video trình diễn về Jev, mô hình AI System 1 an toàn về kiểu dữ liệu. Dự án cung cấp một nền tảng tập trung để khám phá các thảo luận cộng đồng và ví dụ thực tế.
JEVLAB ARTEnglishJev integrates with Netlify's AI Gateway for zero-configuration use.
JEVLAB ARTEnglishJev controls an Astra planner playing Minecraft in a developer project.
JEVLAB ARTEnglishTyped JSON inference with DiffusionGemma, with Every and Jev benchmark results.
JEVLAB ARTEnglishCurated catalog of System One / Decision Models — contributions for modelsystem.one.
JEVLAB ARTEnglishBenchmarks and a playground for TypeSafe's Jev (System One) model: chess, and who-is-the-player-talking-to for speech-to-text game NPCs.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ dòng lệnh này sử dụng Jev để phát hiện nội dung chất lượng thấp do AI tạo ra trong giao diện người dùng, văn bản và hướng dẫn của tác nhân. Nó cung cấp các kiểm tra ngữ nghĩa để giúp duy trì chất lượng trước khi triển khai dự án.
JEVLAB ARTEnglishInstinct trình diễn một phương pháp dựa trên Jev để lựa chọn giao diện. Người dùng mô tả trường hợp sử dụng bằng ngôn ngữ tự nhiên, sau đó hệ thống ánh xạ nó tới một thành phần UI có sẵn từ danh mục cố định mà không cần tạo mã.
JEVLAB ARTEnglishJanus trình diễn một hệ thống hiệu chuẩn và định tuyến dựa trên độ tin cậy cho các tác vụ ra quyết định. Dự án báo cáo độ chính xác 80,2% trên tập dữ liệu Banking77, với tác giả tuyên bố hiệu quả chi phí là 0,103 đô la cho mỗi 500 quyết định.
JEVLAB ARTEnglishDiffusion-style pixel art out of a classifier: 256 parallel per-pixel Jev questions plus refinement passes.
JEVLAB ARTEnglishDự án này minh họa một tác nhân trình duyệt Jev được triển khai bằng Go, kết nối với một phiên bản Chrome thực tế. Nó cung cấp một khung làm việc để tự động hóa các tác vụ web bằng cách kết hợp môi trường thực thi Go với các khả năng tự động hóa trình duyệt.
JEVLAB ARTEnglishDự án này cung cấp một plugin MCP ưu tiên cục bộ để đánh giá chất lượng phần mềm liên tục. Nó sử dụng Jev để cho phép các tác nhân lập trình AI thực hiện phân tích mã tự động và duy trì các tiêu chuẩn mã nguồn tại chỗ.
JEVLAB ARTEnglishCost-optimized OpenRouter model router using TypeSafe's Jev, with a live full-catalog scorer instead of a hardcoded model list.
JEVLAB ARTEnglishHemant Kumar on his 151M ModernBERT reproduction: 0.83% adaptive calibration error, 3.0% of predictions flip when the option list is reversed, 35.6ms on CPU, with the failed use cases reported alongside the wins.
JEVLAB ARTEnglishKho lưu trữ này cung cấp bản demo công khai về việc tích hợp Jev và TypeSafe AI. Nó đóng vai trò là ví dụ thực tế cho các nhà phát triển muốn triển khai quy trình xác thực trước trong hệ sinh thái Jev.
JEVLAB ARTEnglishDự án nghiên cứu này so sánh hiệu suất của Jev, Gemini 3.8 Flash và GPT-5.6 Luna trong việc chú thích có cấu trúc các bản án của TJSP. Nghiên cứu đánh giá chất lượng, thời gian xử lý và chi phí vận hành của từng mô hình.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe AIHướng dẫn này từ TypeSafe AI trình bày các phương pháp hệ thống để xác minh độ chính xác của các trích dẫn do LLM tạo ra. Tài liệu cung cấp các quy trình thiết yếu để đảm bảo nguồn tham khảo là xác thực và được ghi nhận đúng cách.
JEVLAB ARTEnglishOpenTelemetry Collector connector that uses Jev to assess metric metadata and apply retention policies before export.
JEVLAB ARTEnglishJEV Document Classification enables the rapid and cost-effective classification of text-based documents using AI, leveraging TypeSafe's "System One" model.
JEVLAB ARTEnglishTrustGate là một cổng thông tin về độ tin cậy và an toàn cho truyền thông độc lập sử dụng TypeSafe Jev. Công cụ này giới thiệu một khung làm việc để quản lý kiểm duyệt nội dung và các giao thức an toàn trong môi trường truyền thông phi tập trung thông qua các quy trình xác thực kiểu an toàn.
JEVLAB ARTEnglishPlugin Codex này triển khai việc khôi phục ngữ cảnh có hướng dẫn của Jev trong quá trình nén phiên. Nó điều chỉnh logic hiện có cho các hook vòng đời của Codex để duy trì tính nhất quán của trạng thái phát triển khi hệ thống thực hiện quản lý bộ nhớ tự động.
JEVLAB ARTEnglishCyber-Breach: The Jev Protocol - A tactical cyberpunk arena combat game powered by TypeSafe AI Jev System One decision model.
JEVLAB ARTEnglishJev picks rotation and column from holes, stack height, and bumpiness.
JEVLAB ARTEnglishSDK Go này cung cấp giao diện cho API TypeSafe AI. Nó cho phép các nhà phát triển gửi các truy vấn có kiểu đến dịch vụ và nhận các phân phối xác suất có cấu trúc làm đầu ra, giúp việc tích hợp vào các ứng dụng dựa trên Go trở nên dễ dàng hơn.
JEVLAB ARTEnglishChrome extension that re-ranks Google results with TypeSafe Jev and folds away sales pages and SEO filler.
JEVLAB ARTEnglishIdiomatic Go SDK for the TypeSafe AI API.
JEVLAB ARTEnglish
Gửi tài nguyên
한국어
日本語
Français
Deutsch
繁體中文
Português
Bahasa Indonesia
ไทย
Italiano
Türkçe
Polski
Русский
4 HIGHLIGHTS
Research & data
1.2K
Games & real time
Agents & browsers
Tools & apps
Decisions & routing
Start here
Creative & growth