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.
jevmlx cho phép ra quyết định song song có ràng buộc cho các mô hình MLX trên Apple Silicon. Công cụ này hỗ trợ tạo đầu ra JSON có kiểu và hợp lệ theo lược đồ trong một lần truyền duy nhất, giúp đơn giản hóa việc trích xuất dữ liệu có cấu trúc.
JEVLAB ART
EnglishTypeSafe AIHướng dẫn tham khảo này từ TypeSafe AI trình bày các phương pháp chuẩn hóa để trích xuất dữ liệu thời gian từ văn bản phi cấu trúc. Nó cung cấp các mẫu thiết yếu để nhà phát triển triển khai phân tích ngày tháng đáng tin cậy trong các ứng dụng AI.
JEVLAB ARTEnglishJevBench cung cấp một khung tiêu chuẩn để đánh giá các mô hình quyết định định kiểu lớp Jev. Tài nguyên này trình bày các phương pháp đo điểm chuẩn tập trung vào việc đánh giá hiệu quả, độ tin cậy và tính mở của các hệ thống ra quyết định trong hệ sinh thái Jev.
JEVLAB ARTEnglishUtilizing Jev, the RLCD-type model provided by TypeSafe AI, to independently and cheaply judge agentic coding sessions.
JEVLAB ARTEnglishSDK Go do cộng đồng phát triển này cung cấp giao diện cho API TypeSafe System One. Nó hỗ trợ kiểu dữ liệu cho các câu hỏi Choice, Score và Noul, đồng thời tích hợp sẵn các cơ chế thử lại, quản lý ngữ cảnh và xử lý lỗi có cấu trúc.
JEVLAB ARTEnglishUse Jev (TypeSafe's System One model) as a calibrated reranker: one call, up to 30 documents, a probability per document. Apache-2.0.
JEVLAB ARTEnglishJev controls an Astra planner playing Minecraft in a developer project.
JEVLAB ARTEnglishỨng dụng khách X này tích hợp các quy tắc thông minh Jev để sắp xếp dòng thời gian của bạn. Công cụ này minh họa cách lọc tự động có thể phân loại bài đăng theo chủ đề, loại và tính hữu ích để giúp người dùng quản lý luồng thông tin hiệu quả hơn.
JEVLAB ARTEnglishArbiter là một công cụ phát triển được thiết kế để phục vụ các mô hình ra quyết định tùy chỉnh thông qua API tương thích với Jev. Nó cho phép các nhà phát triển triển khai logic ra quyết định có cấu trúc và tùy chỉnh trong ứng dụng của họ bằng giao diện chuẩn hóa.
JEVLAB ARTEnglishDự án này khám phá tính hữu dụng của Jev như một khung đánh giá tự động. Nó trình bày một phương pháp luận để sử dụng Jev nhằm đánh giá đầu ra của mô hình, cung cấp cách tiếp cận có cấu trúc cho các nhà nghiên cứu để thực hiện phân tích so sánh trong quy trình làm việc của riêng họ.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ đang trong quá trình phát triển này tự động hóa việc đánh giá pull request bằng cách áp dụng các quy tắc Jev bằng tiếng Anh đơn giản. Nó nhằm mục đích hợp lý hóa việc kiểm tra chất lượng mã bằng cách cung cấp phản hồi tự động dựa trên các tiêu chuẩn dự án.
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 ARTEnglishCông cụ này minh họa phương pháp giảm bớt ngữ cảnh dựa trên điểm số Jev trong môi trường omp. Nó quản lý luồng dữ liệu thông qua các nền tảng TypeSafe hoặc OpenRouter để tối ưu hóa việc sử dụng ngữ cảnh cho các tác nhân AI.
JEVLAB ARTEnglishDự án nghiên cứu này đánh giá giá trị thực tiễn của điểm số tin cậy Jev trong quá trình thực hiện tác vụ. Nó cung cấp một khung làm việc để các nhà phát triển phân tích cách các chỉ số này tương quan với hiệu suất mô hình trong các tình huống thực tế.
JEVLAB ARTEnglishDự án này trình diễn cách triển khai tìm kiếm cây Monte Carlo phân biệt. Nó sử dụng các nguyên hàm TypeSafe Jev System One tích hợp với Gemini để hỗ trợ các quy trình ra quyết định có cấu trúc trong khuôn khổ tác nhân.
JEVLAB ARTEnglishACME live support-call scoring demo with TypeSafe AI, Effect, SQLite, React, Vite, and Turborepo.
JEVLAB ARTEnglishBuild versioned judgment functions on TypeSafe's Jev once, then call the same published version from your backend over HTTP and from coding agents over MCP. The vendor key stays on your machine.
JEVLAB ARTEnglishA small, type-safe client for asking AI questions about your data, powered by TypeSafe Jev.
JEVLAB ARTEnglishBộ sưu tập này giới thiệu các trò chơi cờ bàn tương tác nơi cơ chế và quyết định được điều khiển bởi Jev. Tài nguyên này đóng vai trò là minh chứng thực tế về việc tích hợp logic ra quyết định tự động vào các định dạng trò chơi truyền thống.
JEVLAB ARTEnglishKho lưu trữ này cung cấp một danh mục được tuyển chọn bằng tiếng Trung về Jev và TypeSafe System One. Nó tập hợp tài liệu chính thức, SDK, các ứng dụng phổ biến và công cụ đại lý để hỗ trợ các nhà phát triển khám phá hệ sinh thái này.
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 ARTEnglishPlugin Claude Code này tích hợp Jev để chấm điểm các kết quả đánh giá, giả thuyết gỡ lỗi và các tùy chọn thiết kế. Nó nhằm mục đích cung cấp các đánh giá xác suất đã được hiệu chỉnh thay vì chỉ là ý kiến chủ quan.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ trên trình duyệt này cho phép người dùng soạn thảo các yêu cầu API System One với các đầu vào Noul, Choice và Score. Nó cung cấp chế độ mô phỏng cục bộ và trực tiếp, đồng thời tạo mã cho Python SDK.
JEVLAB ARTEnglishVisual-Jev là một dự án nghiên cứu đưa ra quyết định dựa trên hình ảnh thay vì mô tả bằng văn bản. Dự án này trình diễn một hệ thống được thiết kế để diễn giải nội dung hình ảnh trực tiếp, khám phá khả năng suy luận hình ảnh tự động.
JEVLAB ARTEnglishFree, no-signup Noul demo. Ask a question, get yes, no, or maybe, with web search when needed.
JEVLAB ARTEnglishAgent tool/MCP call gate — allow / ask_human / deny via TypeSafe Jev.
JEVLAB ARTEnglishKho lưu trữ này cung cấp công cụ theo dõi toàn diện cho hệ sinh thái Jev với hơn 220 trường hợp được ghi lại. Nó bao gồm các mục được phân loại theo độ tin cậy, được quét lại mỗi ba giờ và kèm theo hướng dẫn truy cập API.
JEVLAB ARTEnglishOpenJev là một dự án mã nguồn mở của SiliconLabAI nhằm phát triển mô hình ra quyết định lớp Jev cho mục đích nghiên cứu. Tài nguyên này cung cấp cơ sở để khám phá các phương pháp kiến trúc trong hệ thống ra quyết định tự động.
JEVLAB ARTEnglishs1s là một công cụ tìm kiếm được thiết kế để giúp các nhà phát triển điều hướng và theo dõi cơ sở mã. Nó sử dụng các đánh giá TypeSafe và bằng chứng từ kho lưu trữ để hỗ trợ hiểu các cấu trúc và mối quan hệ phức tạp trong dự án.
JEVLAB ARTEnglishBản demo này so sánh kết quả của Jev và LLM bằng cách sử dụng affectus và Vercel AI Gateway. Người dùng có thể quan sát sự khác biệt về giá trị biến động cảm xúc và tốc độ phản hồi cho cùng một đầu vào trên một giao diện.
JEVLAB ARTEnglishBáo cáo này trình bày chi tiết tất cả các bản dựng Jev công khai trong tuần đầu tiên. Nó tổng hợp siêu dữ liệu kho lưu trữ, thời gian thực hiện và các chỉ số chi phí, đóng vai trò là tài liệu nghiên cứu về hoạt động ban đầu và mô hình phát triển.
JEVLAB ARTEnglishPlugin bằng chứng khái niệm cho Claude Code này sử dụng Jev để xác minh các lệnh gọi công cụ của tác nhân dựa trên kế hoạch phiên. Nó cung cấp cơ chế để tự động phê duyệt, chặn hoặc yêu cầu người dùng xác nhận các hành động đang chờ xử lý.
JEVLAB ARTEnglishGrep, but the pattern is a description. Filters lines by meaning with TypeSafe's Jev decision model: ~200 ms and a thousandth of a cent per line.
JEVLAB ARTEnglishJev as an LLM prompt guardrail inside the agentgateway proxy, with tracing and cost tracking.
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 ARTEnglishProxy cục bộ này sử dụng TypeSafe Jev để định tuyến động các yêu cầu của tác nhân phụ đến các mô hình Claude và mức độ nỗ lực cụ thể. Nó được thiết kế để quản lý các tác vụ chuyên biệt một cách độc lập trong khi vẫn giữ nguyên trạng thái phiên trò chuyện chính của bạn.
JEVLAB ARTEnglish
x.comA community post explaining Jev as an AI for decision-making, faster and cheaper than frontier LLMs.
JEVLAB ARTEnglishChallenge the Jev's intelligence in Rubik Cube puzzles.
JEVLAB ARTEnglishjlink là một công cụ để liên kết các bản ghi dữ liệu bằng cách sử dụng các quy tắc khớp bằng tiếng Anh đơn giản. Nó sử dụng các đánh giá cặp Jev Noul để thực hiện chặn ứng viên cục bộ và giải quyết khớp cho các tác vụ liên kết bản ghi.
JEVLAB ARTEnglishA tool for verifying generated code against specified requirements.
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 ARTEnglishTypeSafe AIHướng dẫn này từ TypeSafe AI giải thích quy trình khám phá tính năng thông qua autoresearch. Tài liệu minh họa cách các hệ thống tự động có thể xác định và phân loại các tính năng mới trong cơ sở mã để nâng cao hiệu quả phát triển và tài liệu dự án.
JEVLAB ARTEnglishAsync Python client for TypeSafe Jev. Typed questions in, probabilities and choices out, no prose to parse.
JEVLAB ARTEnglishUnofficial Laravel integration for TypeSafe Jev AI with typed responses, async requests, scoped dependency injection, and testing fakes.
JEVLAB ARTEnglishA GitHub project showcases Jev's performance in a chess benchmark, achieving perfect gameplay with minimal cost.
JEVLAB ARTEnglishDự án này trình diễn việc tích hợp công cụ cờ vua sử dụng TypeSafe AI System One. Nó cung cấp khả năng đánh giá nước đi, phân loại trò chơi và các đối thủ dựa trên tính cách để chơi tương tác.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ thử nghiệm này sử dụng TypeSafe Jev để chấm điểm tiềm năng lan truyền của các bản nháp trên X theo thời gian thực. Nó thể hiện một phương pháp đánh giá nội dung tự động, mặc dù hiệu quả của phương pháp chấm điểm này vẫn là tuyên bố chưa được xác minh từ tác giả.
JEVLAB ARTEnglishDự án này triển khai ba hook Claude Code được thiết kế để truy vấn thông tin cụ thể từ Jev. Nó thể hiện một cách tiếp cận thực tế để tích hợp việc truy xuất dữ liệu bên ngoài trực tiếp vào quy trình phát triển bằng các hook tự động hóa tùy chỉnh.
JEVLAB ARTEnglishGiao diện dòng lệnh này tích hợp OpenAI với TypeSafe Jev để cung cấp câu trả lời. Nó trình diễn một quy trình làm việc tạo ra các báo cáo quyết định minh bạch, cho phép người dùng xem xét quá trình suy luận đằng sau mỗi kết quả do hệ thống cung cấp.
JEVLAB ARTEnglishSkill for Hermes, and other agents, to ask typesafe's jev.
JEVLAB ARTEnglishKho lưu trữ này cung cấp các công cụ được thiết kế để giúp JEV tạo ra đầu ra ngôn ngữ tự nhiên. Nó đóng vai trò là một triển khai thực tế cho các nhà phát triển muốn tích hợp khả năng giao tiếp vào các dự án dựa trên JEV của họ.
JEVLAB ARTEnglishParallel web search for terminals and agents, with local Chromium and Jev-guided exploration.
JEVLAB ARTEnglish⚡ Ultra-fast, low-cost intelligent task classifier and 3-tier routing engine powered by TypeSafe Jev (System One).
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 ARTEnglishLive verdict page: feeds Jev the day’s Florida Man, odd-news, politics and world headlines and asks all three primitives whether AI should kill us all, refreshed every ten minutes.
JEVLAB ARTEnglishtiershift là một công cụ định tuyến giúp điều hướng các yêu cầu LLM đến mô hình tiết kiệm chi phí nhất dựa trên các chính sách YAML do người dùng xác định. Nó sử dụng TypeSafe Jev để quản lý quyết định định tuyến và hỗ trợ TypeScript cùng Python.
JEVLAB ARTEnglishDự án này trình diễn một giao diện trình duyệt ngữ nghĩa được hỗ trợ bởi Jev. Nó cung cấp một khung làm việc để người dùng điều hướng nội dung web thông qua các tương tác tác nhân dựa trên Jev, tập trung vào trải nghiệm duyệt web theo ý định.
JEVLAB ARTEnglishThư viện máy khách Go này cung cấp giao diện cho API System One của TypeSafe AI. Nó bao gồm tính năng đo lường tùy chọn cho Langfuse, giúp các nhà phát triển theo dõi và giám sát các tương tác của ứng dụng dựa trên Jev của họ.
JEVLAB ARTEnglishHướng dẫn này minh họa cách tích hợp Vercel AI SDK cho mục đích đánh giá. Tác giả khám phá các bước triển khai thực tế cho các nhà phát triển muốn đánh giá hiệu suất của các mô hình AI trong quy trình làm việc hiện có.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ này kết nối WordPress với mô hình Jev System One. Nó cho phép tạo ra các đầu ra quyết định có cấu trúc như lựa chọn, điểm số và giá trị null, giúp hỗ trợ logic nội dung tự động trong môi trường WordPress.
JEVLAB ARTEnglishA spatial reference explorer for creators. Local Jev query choices, metadata highlights and source-linked collections.
JEVLAB ARTEnglishAn agent skill to discover TypeSafe Jev opportunities, design typed questions, and learn from recent community experiments.
JEVLAB ARTEnglishKho lưu trữ này cung cấp một khung cơ bản cho ngôn ngữ lập trình Jev. Nó đóng vai trò là tài nguyên kỹ thuật cho các nhà phát triển quan tâm đến việc khám phá cú pháp và các chi tiết triển khai cốt lõi của dự án ngôn ngữ này.
JEVLAB ARTEnglishjevball là một mô phỏng bóng đá 3D nơi mỗi cầu thủ hoạt động như một tác nhân ra quyết định Jev độc lập. Dự án minh họa sự phối hợp đa tác nhân trong bối cảnh thể thao, cho phép người dùng quan sát lối chơi tự động hoặc điều khiển thủ công một cầu thủ.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe AITài liệu tham khảo TypeSafe AI này giải thích mô hình fan-out suy đoán. Nó trình bày cách cải thiện khả năng phản hồi của hệ thống bằng cách khởi tạo nhiều yêu cầu đồng thời và chọn kết quả thành công đầu tiên để giảm độ trễ trong quy trình làm việc AI.
JEVLAB ARTEnglishroverlab là một môi trường mô phỏng 3D cho xe tự hành hành tinh. Công cụ này đóng vai trò là sandbox để các nhà phát triển thử nghiệm các quy trình ra quyết định tự động bằng cách sử dụng TypeSafe AI trên địa hình ảo.
JEVLAB ARTEnglishTiện ích macOS này tái định nghĩa việc chuyển đổi cửa sổ bằng cách tích hợp trí tuệ nhân tạo để dự đoán ý định của người dùng. Dự án thể hiện một cách tiếp cận mới lạ cho điều hướng máy tính để bàn, dù các chỉ số hiệu suất chưa được kiểm chứng.
JEVLAB ARTEnglishTypesafe AI SDK in Elixir using Req.
JEVLAB ARTEnglishDự án này cung cấp bản triển khai Rust của system-one-adapter, được thiết kế để hỗ trợ các đánh giá dựa trên LLM. Đây là tài nguyên kỹ thuật cho các nhà phát triển muốn tích hợp phương pháp đánh giá system_one vào môi trường Rust.
JEVLAB ARTEnglishComment-moderation playground: paste a comment, Jev decides what to do with it.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ giao diện dòng lệnh này minh họa một hệ thống định tuyến tự động cho Jev. Nó tiếp nhận các tác vụ của người dùng và danh sách đăng ký để xác định mô hình hoặc tác nhân nào phù hợp nhất để xử lý yêu cầu dựa trên các tham số được cung cấp.
JEVLAB ARTEnglishThử nghiệm này so sánh các phán quyết Jev đơn lẻ với việc trích xuất đặc trưng đa chiều trong ba tác vụ phân loại. Kết quả cho thấy mặc dù việc phân tách cải thiện hiệu suất trên NLI tiếng Nhật, nó cũng làm tăng đáng kể tỷ lệ dương tính giả đối với nội dung lành tính.
JEVLAB ARTEnglish
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
52
Research & data
Start here
Agents & browsers
Tools & apps
Decisions & routing
Games & real time
Creative & growth