JEVTinh hoa Jev: dự án thực tế, hướng dẫn hữu ích và ý tưởng từ khắp internet.
Updated 3 JEVLAB NEWS posts
Có gì mới
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 ARTAI-assisted summaries and translations. Check original sources for context and performance claims.
JEVLAB ARTDự án này đánh giá liệu việc xếp hạng lại bằng TypeSafe Jev có vượt trội hơn tìm kiếm bằng embedding hay không. Nó sử dụng hơn 9.800 cặp dữ liệu từ danh mục Agent Skills Hub và đo lường độ lệch tuần hoàn của người đánh giá.
English
JEVLAB ARTKho lưu trữ này cung cấp một thư viện client Go không chính thức để tương tác với API System One của TypeSafe. Nó đóng vai trò là công cụ cơ bản cho các nhà phát triển muốn tích hợp mô hình Jev vào các ứng dụng dựa trên Go của họ.
English
JEVLAB ARTsiftr cung cấp khả năng tìm kiếm mã ngữ nghĩa cho các tác nhân lập trình. Dự án bao gồm các bài kiểm tra hiệu năng thực hiện trên tập dữ liệu SWE-bench Lite để đánh giá tính hiệu quả trong việc truy xuất các đoạn mã liên quan.
English
Faadil ShaikThử nghiệm này cho thấy Jev điều khiển Super Mario Bros bằng cách sử dụng suy luận nhanh và đầu ra có cấu trúc. Bản demo minh họa tiềm năng của các mô hình AI trong việc quản lý môi trường trò chơi tương tác theo thời gian thực.
English
JEVLAB ARTDự 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.
EnglishTypeSafe AITài liệu này cung cấp các hướng dẫn cơ bản cho TypeSafe AI. Nó bao gồm các thành phần cốt lõi, mẫu triển khai và các sách hướng dẫn thực tế, cùng với tài liệu tham khảo kỹ thuật đầy đủ cho API HTTP và bộ công cụ phát triển phần mềm.
JEVLAB ARTEnglish
JEVLAB ARTJevPR là một công cụ dành cho nhà phát triển được thiết kế để tự động hóa việc đánh giá rủi ro cho các yêu cầu kéo (pull request). Nó sử dụng Jev để phân tích các thay đổi mã nguồn, giúp các nhóm xác định các vấn đề tiềm ẩn về bảo mật hoặc độ ổn định trong quá trình đánh giá.
EnglishTypeSafe AIHướng dẫn tham khảo chính thức này phác thảo các bước triển khai cho SDK Python của TypeSafe AI. Nó cung cấp cho các nhà phát triển những hướng dẫn cần thiết để tích hợp và sử dụng thư viện trong môi trường cục bộ cho các tương tác AI có cấu trúc.
JEVLAB ARTEnglish
JEVLAB ARTsiftr cung cấp CLI và máy chủ MCP cho các tác nhân lập trình AI để thực hiện tìm kiếm ngữ nghĩa và chọn tệp. Dự án nhằm mục đích cải thiện hiệu suất của tác nhân thông qua việc đọc mã tập trung và chọn danh sách.
English
Marcus LoweCông cụ này trình bày một quy trình làm việc dựa trên Jev giúp cải thiện các tương tác sao chép và dán tiêu chuẩn. Nó giới thiệu một lớp ra quyết định để tự động điều chỉnh nội dung dựa trên ngữ cảnh cụ thể của tác vụ người dùng.
English
JEVLAB ARTNguyên mẫu Python này trình diễn một tác nhân chơi game NES Super Mario Bros. bằng cách diễn giải dữ liệu RAM có cấu trúc. Nó sử dụng Jev để xử lý thông tin trạng thái trò chơi và quyết định các hành động di chuyển và nhảy phù hợp cho nhân vật.
English
JEVLAB ARTGiao diện dòng lệnh và kỹ năng tác nhân cho TypeSafe System One này cho phép tương tác có cấu trúc với Jev. Nó minh họa cách triển khai các đánh giá Choice, Score và Noul có kiểu trong quy trình làm việc của tác nhân.
English
NickThử nghiệm này đánh giá việc sử dụng Jev làm lớp bảo mật cho các tác nhân tự động. Người tạo báo cáo rằng hệ thống đã chặn được hầu hết các cuộc tấn công mô phỏng với tỷ lệ chặn nhầm thấp trong các thử nghiệm ban đầu.
JEVLAB ARTEnglishJEVLAB ARTJev được giới thiệu là một mô hình hệ thống một được thiết kế dành riêng cho các tác vụ ra quyết định. Các nhà phát triển tuyên bố rằng nó đạt được những cải tiến đáng kể về tốc độ và chi phí so với các LLM tiên phong nhỏ, mặc dù các số liệu này cần được xác minh.
EnglishJEVLAB ARTOpenvons là một lớp ra quyết định được thiết kế để xử lý văn bản, hình ảnh và lệnh thoại tiếng Nhật. Dự án này minh họa phương pháp tạo phản hồi xác suất dựa trên một tập hợp các lựa chọn hạn chế.
English
JEVLAB ARTlimpet cung cấp một hook dừng được thiết kế để ngăn các tác nhân lập trình kết thúc tác vụ quá sớm. Nó sử dụng các quy tắc ngôn ngữ đơn giản được đánh giá bởi Jev để duy trì tính liên tục của quy trình.
English
JEVLAB ARTSDK này cho phép các nhà phát triển PHP tích hợp Jev vào ứng dụng của họ. Nó hỗ trợ gửi văn bản và câu hỏi có kiểu dữ liệu, đồng thời nhận lại các câu trả lời cấu trúc kèm điểm tin cậy, tương thích với PSR-18 và Laravel.
EnglishJEVLAB ARTPulseLane minh họa việc ứng dụng TypeSafe Jev để hỗ trợ ra quyết định trong phân loại bệnh nhân lâm sàng. Dự án cung cấp một khung làm việc có cấu trúc để quản lý quy trình ưu tiên bệnh nhân thông qua logic tự động.
EnglishJEVLAB ARTTiện 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.
EnglishTypeSafe AITài nguyên chính thức này của TypeSafe AI cung cấp tài liệu tham khảo cơ bản cho Noul. Nó đóng vai trò là hướng dẫn chính để hiểu các khái niệm cốt lõi và chi tiết triển khai của nguyên thủy cụ thể này trong hệ sinh thái TypeSafe.
JEVLAB ARTEnglishYouWare là một công cụ tuyển dụng được thiết kế để tự động hóa việc đánh giá đơn xin việc. Nhà phát triển tuyên bố hệ thống có thể xử lý 360 hồ sơ trong vòng chưa đầy 25 giây và cung cấp điểm số tự động.
English
KaiDự án này minh họa cách sử dụng Jev để tự động thu thập thông tin tuyển dụng từ các trang web doanh nghiệp. Tác giả khẳng định phương pháp này giúp theo dõi các trang tuyển dụng nhanh hơn so với các phương pháp dựa trên LLM truyền thống.
EnglishDự án này khám phá việc sử dụng Jev như một cổng kiểm soát chất lượng tự động cho các bản thảo. Tác giả báo cáo các thách thức về giao tiếp và tích hợp hệ thống, nhấn mạnh những khó khăn thực tế khi triển khai kiểm duyệt biên tập bằng AI.
English
JEVLAB ARTDự án này trình diễn mô phỏng máy bay không người lái tự hành chỉ sử dụng camera trong môi trường MuJoCo. Nó tích hợp mô hình đánh giá TypeSafe Jev vào vòng lặp điều khiển, được người tạo cho biết hoạt động ở tần suất 2,5 Hz.
English
JEVLAB ARTKho 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.
English
Jack ChengDự án này trình diễn một giao diện đa phương thức sử dụng Jev để chuyển đổi các cử chỉ chỉ tay và lệnh thoại thành các hành động vẽ theo thời gian thực. Nó giới thiệu một phương pháp thử nghiệm cho việc sáng tạo kỹ thuật số tương tác thông qua các đầu vào không gian và lời nói tích hợp.
English
JEVLAB NEWSOpenAI đã giới thiệu các mô hình GPT-6 Sol và Luna với chi phí API giảm một nửa so với thế hệ trước. Các mô hình này tập trung vào việc cải thiện khả năng căn chỉnh và hiệu quả chi phí cho các tác vụ tự động hóa.
JEVLAB ARTKho lưu trữ này cung cấp một tiện ích mở rộng được thiết kế để tăng tốc các quy trình nén JEV trong môi trường pi. Nó trình bày một cách tiếp cận triển khai cụ thể để tối ưu hóa các tác vụ quản lý dữ liệu, mặc dù người dùng nên tự kiểm chứng hiệu suất trong quy trình làm việc của mình.
EnglishDự án này trình diễn một tác nhân dựa trên Jev hoạt động trong môi trường ViZDoom. Nó sử dụng hai kênh quyết định, điều hướng ở mức 5 Hz và chiến đấu ở mức 12 Hz, đạt 18 mạng hạ gục trong lần chạy thử nghiệm.
English
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.
English
JEVLAB ARTDự án này cung cấp một máy chủ MCP cục bộ được thiết kế để chạy các gói câu hỏi Jev đã tạo sẵn. Nó minh họa cách tích hợp các quy trình làm việc dựa trên Jev vào môi trường phát triển cục bộ bằng cách sử dụng các giao diện giao thức tiêu chuẩn.
EnglishJEVLAB ARTTiện ích mở rộng Chrome này sử dụng TypeSafe Jev để gắn nhãn các bài đăng trên X theo các danh mục như nội dung thực chất, hài hước hoặc do AI tạo. Người dùng có thể lọc nguồn cấp dữ liệu bằng cách ẩn các loại nội dung không mong muốn.
EnglishJEVLAB ARTDự án này trình diễn cách triển khai Atari Pong sử dụng TypeSafe Jev. Nó minh họa việc điều khiển trò chơi thông qua một câu hỏi lựa chọn định kiểu cho mỗi khung hình mà không cần gửi dữ liệu tọa độ cho mô hình.
EnglishJEVLAB ARTDự án này giới thiệu một tác nhân trợ lý cá nhân được xây dựng trên nền tảng eve của Vercel. Nó sử dụng 100 công cụ mô phỏng để so sánh hiệu quả của Jev với các LLM tiêu chuẩn bằng cách đo lường số bước cần thiết để hoàn thành tác vụ.
English
JEVLAB ARTCông cụ này tích hợp xếp hạng dựa trên Jev vào lịch sử shell zsh. Nó minh họa cách tận dụng TypeSafe AI để ưu tiên lịch sử lệnh dựa trên ngữ cảnh người dùng và cung cấp các gợi ý tự động theo phong cách Fish.
English
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 ARTEnglish
JEVLAB ARTDự án này trình bày một mô hình ra quyết định để sàng lọc các thư mục CV bằng TypeSafe Jev. Nó cung cấp một khung làm việc để áp dụng các đánh giá có kiểu và chính sách có thể chỉnh sửa, cho phép người dùng chấm điểm lại tài liệu miễn phí dựa trên các tiêu chí đã xác định.
EnglishDự án này trình bày phương pháp kiểm thử ngược dựa trên phân tích cảm xúc cho thị trường chứng khoán Đan Mạch năm 2025. Nó minh họa cách Jev có thể tổng hợp các nguồn dữ liệu đa dạng để thực hiện phân tích tài chính với chi phí thấp.
English
JEVLAB ARTCông cụ giao diện dòng lệnh này cho phép người dùng thực hiện các đánh giá đã hiệu chỉnh như xếp hạng, chấm điểm và phân loại trực tiếp từ shell. Nó thể hiện cách tiếp cận công thái học cho các tác nhân tương tác với quy trình làm việc TypeSafe Jev.
EnglishJEVLAB ARTDự án này trình bày phương pháp lọc bộ nhớ của trợ lý AI bằng cách sử dụng Jev. Nó tập trung vào việc truy xuất thông tin dựa trên mức độ liên quan thay vì sự tương đồng đơn thuần để cải thiện độ chính xác của các tương tác theo ngữ cảnh.
EnglishJEVLAB ARTDự án bằng chứng khái niệm này khám phá việc tích hợp Jev TypeSafe AI thông qua chủ đề Game of Thrones. Nó minh họa cách các mô hình dữ liệu có cấu trúc có thể được sử dụng trong bối cảnh ứng dụng dựa trên tường thuật.
English
JEVLAB ARTDự án này cung cấp sáu cổng hook cho Claude Code để phát hiện các vi phạm quy tắc, chỉnh sửa ngoài phạm vi và yêu cầu chưa hoàn thành. Nó minh họa quy trình xác thực nơi Jev đánh giá kết quả đầu ra của tác nhân dựa trên danh sách kiểm tra cố định.
EnglishJEVLAB ARTDự án này trình bày một quy trình làm việc của tác nhân, trong đó Jev được sử dụng để chọn và thực hiện các hành động trong môi trường Codex Computer Use. Nó cung cấp một cách triển khai thực tế để tích hợp việc ra quyết định tự động vào các tác vụ trình duyệt.
English
JEVLAB ARTjev-router là một công cụ được thiết kế để tối ưu hóa chi phí trong claude code bằng cách tự động định tuyến các tác vụ đến mô hình kinh tế nhất. Dự án này nhằm mục đích cải thiện hiệu quả quy trình làm việc bằng cách chọn mô hình phù hợp.
EnglishJEVLAB ARTKho lưu trữ này cung cấp một bộ plugin cho khung DeepSeek Harness. Nó trình bày cách tích hợp mô hình ra quyết định Jev System One để hỗ trợ các quy trình lập luận và ra quyết định tự động trong môi trường hiện có.
EnglishJEVLAB ARTDự án thử nghiệm này trình diễn một tác nhân TypeSafe Jev đang chơi trò Civilization II gốc trong trình duyệt. Nó bao gồm một khung trò chơi hoàn chỉnh cung cấp xác suất hành động trực tiếp cho quá trình ra quyết định của tác nhân trong khi chơi.
English
JEVLAB ARTjev-test-filter sử dụng Jev để phân tích git diff và xác định các bài kiểm tra bị ảnh hưởng bởi thay đổi mã. Nó tự động tạo và thực thi các đối số bộ lọc cần thiết cho các trình chạy kiểm tra như vitest, Playwright, cargo test và go test.
JEVLAB ARTCông cụ này sử dụng mô hình Jev để thực hiện kiểm tra chất lượng viết trên nhiều trục. Nó cung cấp các kiểm tra riêng biệt, mỗi kiểm tra đều có kết luận và mức độ tin cậy để đánh giá nội dung một cách chi tiết.
EnglishJEVLAB ARTBằng chứng khái niệm này minh họa việc sử dụng TypeSafe Jev để tự động hóa phê duyệt lệnh cho Hermes Agent. Tác giả tuyên bố đã đạt được hiệu suất cải thiện dựa trên các thử nghiệm với 153 lệnh thực tế.
English
JEVLAB ARTHướng dẫn này cung cấp cho các nhà phát triển cái nhìn tổng quan về kỹ thuật để triển khai mô hình Jev System One. Tài liệu nêu rõ các bước tích hợp thực tế và các mẫu sử dụng để tận dụng kiến trúc TypeSafe trong quy trình phát triển phần mềm.
EnglishJEVLAB ARTDự án này trình bày một ứng dụng thử nghiệm của TypeSafe Jev để phân tích nhanh tin tức tài chính và mã chứng khoán. Nó đóng vai trò là một cuộc khám phá thực tế về cách các quy trình làm việc dựa trên Jev có thể được sử dụng để hợp lý hóa việc xử lý thông tin.
EnglishJEVLAB ARTTiện ích mở rộng Chrome này sử dụng Jev để phân tích xem trang web có mục đích bán hàng hay báo cáo trải nghiệm thực tế hay không. Nó đánh dấu kết quả tìm kiếm Google bằng các phán quyết hoặc ước tính dựa trên đoạn trích, để lại các kết quả có độ tin cậy thấp ở trạng thái chưa quyết định.
EnglishJEVLAB ARTCông cụ này cho phép tìm kiếm mã nguồn theo ngữ nghĩa bằng cách chấm điểm từng dòng dựa trên ý nghĩa. Các nhà phát triển có thể kết hợp các toán tử logic để truy vấn đa ngôn ngữ nhằm lọc mã dựa trên mục đích khái niệm thay vì chỉ khớp văn bản.
EnglishJEVLAB ARTjev-scout là một công cụ mã nguồn mở để khám phá các kho lưu trữ và crate. Nó sử dụng hệ thống chấm điểm TypeSafe AI Jev System One để cung cấp thông tin, nhằm mục đích giảm thiểu ảo giác trong quá trình tìm kiếm.
EnglishTypeSafe AITài liệu này làm rõ rằng Jev là một mô hình Hệ thống Một dành cho việc ra quyết định có cấu trúc, không phải là một LLM tạo văn bản. Nó hướng dẫn các nhà phát triển cách tích hợp Jev cùng với các tác nhân lập trình cho các tác vụ như phân loại, chấm điểm và định tuyến.
JEVLAB ARTEnglish
JEVLAB ARTCông 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.
EnglishBản trình diễn này cho thấy Jev từ TypeSafe AI đang chơi trò chơi bài Balatro. Người tạo tuyên bố rằng hệ thống đưa ra các quyết định chơi trò chơi trong vòng 200-500ms, minh họa tiềm năng tương tác nhanh trong các môi trường kỹ thuật số phức tạp.
EnglishJEVLAB ARTTiện ích mở rộng trình duyệt này phân tích phụ đề YouTube để đánh dấu các phân đoạn quảng cáo trên thanh phát. Nó hoạt động cục bộ mà không cần dựa vào cơ sở dữ liệu cộng đồng bên ngoài.
English
JEVLAB ARTCông cụ này sử dụng Jev có kiểu và kiến trúc không đồng bộ để kéo và đồng bộ hóa các kho lưu trữ lớn. Nó được thiết kế để giúp các nhà phát triển hợp lý hóa quy trình phân loại vấn đề thông qua xử lý dữ liệu tự động.
English
Nick KhamiBản demo này khám phá việc sử dụng kỹ thuật suy luận và các điểm cuối chấm điểm để hướng dẫn các mô hình mã nguồn mở thực hiện việc ra quyết định theo phong cách Jev. Tác giả trình bày quy trình làm việc để triển khai các điều chỉnh hành vi này.
EnglishJEVLAB ARTjselect là một công cụ để chọn bằng chứng liên kết với nguồn trong giới hạn ngân sách token. Nó trình bày cách sử dụng các đánh giá mức độ liên quan của Jev Noul và lựa chọn dựa trên sự đa dạng cục bộ để lọc thông tin cho AI.
EnglishJEVLAB ARTKho lưu trữ này cung cấp một môi trường thử nghiệm để so sánh Jev với các mô hình đánh giá khác. Nó tập trung vào các kịch bản trò chơi với trạng thái rõ ràng, các hành động hợp pháp được xác định và kết quả có thể đo lường để đánh giá hiệu suất so sánh.
English
JEVLAB ARTKho lưu trữ này cung cấp một khung làm việc để đánh giá bảo mật của các mô hình Jev. Nó trình bày các phương pháp kiểm thử cho việc tiêm lệnh (prompt injection) và phát hiện mã dễ bị tổn thương, sử dụng thư viện jev-go để thực hiện các bài kiểm tra mù trên mô hình System One.
EnglishJEVLAB ARTJ++ là một ngôn ngữ lập trình thử nghiệm được thiết kế để các nhà phát triển xây dựng các truy vấn dựa trên Jev. Dự án này đóng vai trò là một công cụ chuyên dụng để tương tác với các kiến trúc Jev thông qua cú pháp tùy chỉnh.
EnglishTypeSafe AITài liệu này phác thảo các mẫu kiến trúc cho hệ thống AI, bao gồm đường dẫn dự đoán, định tuyến có độ tin cậy, điểm số tổng hợp và định tuyến ý định. Nó cung cấp phương pháp cấu trúc để quản lý các quy trình LLM phức tạp và cải thiện độ tin cậy.
JEVLAB ARTEnglishJEVLAB ARTClient .NET do cộng đồng phát triển này cung cấp giao diện định kiểu cho các dịch vụ TypeSafe AI. Nó phản ánh chức năng của SDK JavaScript chính thức, cho phép các nhà phát triển triển khai các quy trình hỏi đáp có cấu trúc trong ứng dụng .NET của họ.
EnglishJEVLAB ARTDự án này trình bày một vòng lặp tác nhân tối giản nơi Jev điều hướng luồng điều khiển trong khi mô hình trò chuyện LangChain viết các giá trị đối số và phản hồi cuối cùng. Nó cung cấp một ví dụ cấu trúc về việc tích hợp Jev với các mô hình ngôn ngữ.
EnglishJEVLAB ARTTiện ích mở rộng Chrome này sử dụng Jev để che các video YouTube gây xao nhãng. Nó cung cấp tính năng ghi đè thủ công, cho phép người dùng hiển thị video bất cứ khi nào họ muốn.
EnglishJEVLAB ARTlocal-jev là một máy chủ ngoại tuyến tương thích với API Jev của TypeSafe, cho phép chạy các mô hình mở nhỏ ngay trên máy cục bộ. Nó hỗ trợ các tác vụ phân loại, chấm điểm và quyết định có/không mà không cần gửi dữ liệu ra bên ngoài.
JEVLAB ARTSDK Go này cung cấp thư viện client để tương tác với API Jev của TypeSafe.ai. Nó minh họa cách cấu trúc các yêu cầu và xử lý phản hồi cho các loại câu hỏi Noul, Choice và Score trong các ứng dụng Go.
Công cụ này hoạt động như một trình thông dịch logic sử dụng tiếng Anh đơn giản để giúp Jev thực hiện các tác vụ suy luận mà nó không thể tự xử lý. Nó minh họa một phương pháp mở rộng khả năng của mô hình thông qua xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
English
JEVLAB ARTKho lưu trữ này cung cấp các ví dụ có thể chạy được để triển khai Jev thông qua OpenRouter. Đây là tài nguyên thiết thực cho các nhà phát triển để tìm hiểu cách tích hợp quy trình ra quyết định an toàn về kiểu vào ứng dụng của họ thông qua các bản demo mã trực tiếp.
English
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
6
Research & data
Start here
Agents & browsers
Games & real time
Tools & apps
Decisions & routing
Devices & robotics
Markets & experiments