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.
Kho 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.
JEVLAB ART
EnglishDự án này minh họa việc ứng dụng Jev cho các chiến lược giao dịch tự động. Nó cung cấp một khung để kiểm tra lại các quyết định mua, bán và nắm giữ bằng cách sử dụng dữ liệu sổ lệnh NQ L10 để đánh giá hiệu suất mô hình.
JEVLAB ARTEnglishGói Python này sử dụng typesafe.ai để đánh giá các chú thích mã dựa trên các phương pháp suy luận cụ thể. Nó minh họa một cách tiếp cận tự động để đánh giá chất lượng tài liệu trong cơ sở mã bằng cách áp dụng phân tích cấu trúc cho các chú thích.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ này cung cấp giao diện tự động hóa trình duyệt cục bộ. Nó sử dụng TypeSafe Jev để chọn các hành động trang giới hạn và chỉ sử dụng mô hình văn bản cho các giá trị trường.
JEVLAB ARTEnglishAutomated database migration safety reviewer powered by TypeSafe AI (Jev System One model).
JEVLAB ARTEnglishNguyên 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.
JEVLAB ARTEnglishLoki là một khung làm việc cho các tác nhân tự cải thiện. Dự án tích hợp một thành phần Jev an toàn kiểu tùy chọn để hỗ trợ các phán đoán có cấu trúc về lựa chọn, điểm số và Noul trong quy trình làm việc của tác nhân.
JEVLAB ARTEnglish
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
Españoljev-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.
JEVLAB ARTEnglishDự án này cung cấp một SDK .NET được thiết kế để tạo điều kiện tích hợp với nền tảng TypeSafe AI. Nó đóng vai trò là công cụ dành cho nhà phát triển để quản lý các tương tác trong hệ sinh thái TypeSafe bằng cách sử dụng các mẫu phát triển .NET tiêu chuẩn.
JEVLAB ARTEnglishTyped decisions with TypeSafe's Jev, the first System One model.
JEVLAB ARTEnglishMô phỏng trên trình duyệt này giới thiệu một chiếc xe tự lái 2D được điều khiển bởi mô hình quyết định Jev. Dự án minh họa cách khung làm việc quản lý điều hướng thời gian thực và logic tìm đường trong môi trường ảo.
JEVLAB ARTEnglish
x.comA guide for installing Jev skills, highlighting its potential to replace traditional LLM usage.
JEVLAB ARTEnglishDự án này cung cấp một proxy Neon Function cho Neon AI Gateway. Nó minh họa cách triển khai định tuyến Jev an toàn về kiểu dữ liệu để quản lý các yêu cầu dịch vụ AI trong môi trường phát triển có cấu trúc và đáng tin cậy.
JEVLAB ARTEnglishDoes a TypeSafe Jev rerank beat embedding search? Graded relevance eval (9,831 pairs, 164 zh/en queries) over the Agent Skills Hub catalog, with the judge-circularity bias measured.
JEVLAB ARTEnglishDự án này trình bày một phương pháp nén ngữ cảnh nguyên văn sử dụng quy trình ra quyết định TypeSafe Jev. Nó cung cấp một cách tiếp cận thử nghiệm để tối ưu hóa việc xử lý dữ liệu trong các kiến trúc tác nhân dựa trên Jev.
JEVLAB ARTEnglishDự án này tích hợp Jev vào các framework Noul và Score để hỗ trợ các ứng dụng MCP. Nó chứng minh cách các nhà phát triển có thể triển khai các cấu trúc an toàn kiểu trong quy trình làm việc của tác nhân để cải thiện độ tin cậy khi xây dựng hệ thống AI mô-đun.
JEVLAB ARTEnglishPractical guide: playground, Python and JS SDKs, raw HTTP, and the agent skill.
JEVLAB ARTEnglishOpenvons (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 plays browser table tennis in real time: structured telemetry, typed decisions, ordinary Chrome inputs, and auditable evidence.
JEVLAB ARTEnglishPydantic AI capabilities made stronger with Jev: small runnable demos, one file each.
JEVLAB ARTEnglishA Chrome extension that covers distracting YouTube videos with Jev. Show anyway whenever you want.
JEVLAB ARTEnglishDự án này giới thiệu một mô hình kiểu Hệ thống Một được tinh chỉnh từ Qwen3.5-2B. Nó chứng minh phương pháp thực hiện các quyết định có kiểu trong một lần truyền, kết hợp xác suất đã hiệu chỉnh để tăng độ tin cậy trong các quy trình suy luận tự động.
JEVLAB ARTEnglishJev-compatible System 开源Jev.
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A stronger one-pass scorer over a variable list of text options: hashed n-gram encoder, rival-aware attention, gated head, temperature scaling, benchmarked against jevlike.
JEVLAB ARTEnglishEnd-to-end Jev-style structured-decision stack for auditable data construction, Qwen3.5-0.8B training, fixed Mind2Web and OOD evaluation, preliminary RLCD, local serving, and interactive replay.
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 ARTEnglishHướng dẫn này trình bày cách tích hợp Jev với LiteLLM để đơn giản hóa việc gọi mô hình. Nó giải thích quy trình cấu hình để định tuyến các yêu cầu thông qua một proxy hiện có nhằm duy trì các mẫu tương tác nhất quán trên các dịch vụ AI khác nhau.
JEVLAB ARTEnglishDự án này trình diễn một tác nhân duyệt web tự động kết hợp Jev để ra quyết định với agent-browser của Vercel để thực thi. Nó bao gồm một bài kiểm tra hiệu năng để đánh giá khả năng của hệ thống trong việc điều hướng và tương tác với các trang web thực tế.
JEVLAB ARTEnglishDự án này cung cấp một hệ thống bảo vệ và bộ định tuyến mô hình cho các cổng LLM sử dụng mô hình Jev System One của TypeSafe. Nó minh họa cách triển khai các chỉ số đánh giá độc lập về độ chính xác, hiệu chuẩn và độ trễ bằng thư viện Python chuẩn.
JEVLAB ARTEnglishDự án này trình bày việc triển khai mô hình JEV áp dụng cho trò chơi cổ điển Tetris. Nó đóng vai trò là một minh chứng thử nghiệm để quan sát cách mô hình xử lý việc ra quyết định theo thời gian thực và logic không gian trong môi trường trò chơi có cấu trúc.
JEVLAB ARTEnglishjevalyn là một wrapper Rails gốc cho API Jev System One của TypeSafe. Công cụ này cho phép các nhà phát triển tích hợp các quy trình ra quyết định được định kiểu và hiệu chỉnh trực tiếp vào luồng điều khiển của ứng dụng Ruby on Rails.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ này tích hợp Zod với Jev để thực hiện xác thực ngữ nghĩa trên phần thân yêu cầu. Nó cho phép các nhà phát triển chuyển đổi các kiểm tra dựa trên ý nghĩa thành xác suất đã hiệu chuẩn, hỗ trợ logic dựa trên ngưỡng trong mã nguồn.
JEVLAB ARTEnglishTyped decisions from a System One model. An uncertain answer is a different type from a confident one — and the compiler makes you handle it.
JEVLAB ARTEnglishOpen auto mode for AI agents — a calibrated tool-call firewall powered by TypeSafe Jev. Ships as a Claude Code hook.
JEVLAB ARTEnglishjev-me là một công cụ tương tác nơi Jev thẩm vấn và phân tích các ý tưởng của bạn. Dự án này đóng vai trò như một trợ lý động não được thiết kế để kiểm tra tính vững chắc của các khái niệm thông qua các câu hỏi phản biện và đánh giá logic.
JEVLAB ARTEnglishThử 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 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 ARTEnglishTiện ích mở rộng Chrome này sử dụng TypeSafe Jev để xác định và chặn quảng cáo gốc, nội dung được tài trợ và quảng cáo video. Dự án thể hiện phương pháp lọc nội dung tập trung vào quyền riêng tư bằng cách áp dụng phân tích ngữ nghĩa cho các nguồn cấp dữ liệu trình duyệt.
JEVLAB ARTEnglishGuardrails for LLM apps in one API call. Prompt injection, jailbreaks, leaks, unsafe content. Built on TypeSafe Jev. MIT.
JEVLAB ARTEnglishShort practical intro with a Python ticket-triage example.
JEVLAB ARTEnglishThư viện này cung cấp một client Elixir thông dụng để tương tác với API TypeSafe AI. Nó cho phép các nhà phát triển tích hợp các dịch vụ TypeSafe AI vào ứng dụng Elixir của họ bằng cách sử dụng các mẫu và cấu trúc ngôn ngữ gốc.
JEVLAB ARTEnglishKho lưu trữ này cung cấp một plugin được thiết kế để tích hợp chức năng của Claude Code với hệ sinh thái jev. Nó đóng vai trò là một tiện ích cho các nhà phát triển muốn mở rộng quy trình làm việc của tác nhân bằng cách sử dụng các công cụ tự động hóa mã dựa trên Claude.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ này tích hợp Chrome DevTools với MCP để cho phép điều hướng trình duyệt tự động. Nó minh họa một quy trình làm việc trong đó một tác nhân xác định vị trí mục tiêu và thực thi lệnh DevTools cụ thể để thực hiện các tác vụ.
JEVLAB ARTEnglishDự 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 ARTEnglishDự án này trình bày phương pháp truy vấn các LLM cục bộ trên Apple Silicon để nhận xác suất đã hiệu chỉnh thay vì văn bản. Mục tiêu là cung cấp đầu ra có cấu trúc trực tiếp, bỏ qua việc tạo văn bản và các bước phân tích cú pháp.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe AITài nguyên chính thức này cung cấp bộ sưu tập các bản demo tham khảo cho TypeSafe AI. Nó đóng vai trò là chỉ mục trung tâm để người dùng khám phá các triển khai thực tế và ví dụ đã được xác minh về các khả năng cốt lõi của nền tảng.
JEVLAB ARTEnglish
Chris AdcockDự án này minh họa cách Jev cho phép Grok Bot điều khiển trực tiếp trình duyệt Chrome. Người tạo khẳng định phương pháp này tự động hóa các tác vụ thay vì dựa vào thao tác nhấp chuột thủ công, nhằm tăng tốc quy trình làm việc trên trình duyệt.
JEVLAB ARTEnglishDự án này cung cấp công cụ tìm kiếm mã ngữ nghĩa và kiểm tra sự khác biệt cho các trợ lý lập trình AI như Antigravity, Cursor và Claude Code. Nó sử dụng TypeSafe System One để giúp các nhà phát triển xác minh thay đổi mã và cải thiện hiệu quả tìm kiếm.
JEVLAB ARTEnglishKho lưu trữ này đánh giá các nguyên hàm TypeSafe System One bao gồm Choice, Score và Noul. Nó chứng minh cách các cấu trúc oracle có kiểu dữ liệu có thể cung cấp kết quả đáng tin cậy hơn so với các lệnh gọi mô hình ngôn ngữ lớn tiêu chuẩn.
JEVLAB ARTEnglishWikipedia link races with direct Jev ranking and a live terminal display.
JEVLAB ARTEnglishDự 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.
JEVLAB ARTEnglishLaneBreak — support ticket priority+routing via TypeSafe Jev.
JEVLAB ARTEnglishVideo comparison against a structured-output LLM baseline.
JEVLAB ARTEnglishKho lưu trữ này cung cấp một khung để đánh giá hiệu suất reranking của Jev trong các đường ống RAG. Người dùng có thể đo lường chất lượng, độ trễ và chi phí vận hành để giúp đánh giá hiệu quả của các cấu hình reranking khác nhau.
JEVLAB ARTEnglishOpen replica of TypeSafe's Jev: typed calibrated decisions in one forward pass, on Gemma 4 E2B / Gemma 3 270M (Modal).
JEVLAB ARTEnglishCartShield sử dụng TypeSafe Jev để hỗ trợ các doanh nghiệp vừa và nhỏ quản lý gian lận thanh toán. Công cụ này cung cấp một phương pháp có cấu trúc để đánh giá rủi ro giao dịch và tự động hóa các quy trình xử lý trong môi trường thương mại điện tử.
JEVLAB ARTEnglishDự án này cung cấp một khung quyết định cho TypeSafe Jev, bao gồm các cổng tin cậy, chế độ ẩn và công thức đánh giá. Tác giả tuyên bố hiệu suất thực hiện tác vụ lọc hàng nhanh hơn so với Claude CLI, tuy nhiên các số liệu này chưa được kiểm chứng.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe AITài liệu chính thức này định nghĩa khái niệm trạng thái trong khuôn khổ TypeSafe AI. Nó giải thích cách quản lý trạng thái hoạt động như một thành phần cốt lõi để duy trì tính nhất quán và ngữ cảnh trong các tương tác AI và quy trình làm việc phức tạp.
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 ARTEnglishCông cụ này tự động hóa việc phân tích các yêu cầu kéo bằng cách đánh giá mã dựa trên các nguyên tắc Clean Code. Nó sử dụng Jev để đánh giá và Luna để xem xét, cung cấp phản hồi có cấu trúc về chất lượng mã trong khung Next.js.
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 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 ARTEnglishỨng dụng Next.js này đóng vai trò là môi trường thử nghiệm cho mô hình Jev, cụ thể là kiến trúc System One. Nó cung cấp một giao diện thiết thực cho các nhà phát triển để thử nghiệm đầu ra của mô hình và khám phá các khả năng tích hợp của TypeSafe AI.
JEVLAB ARTEnglishKho lưu trữ này cung cấp các cơ chế xác thực an toàn cho các tác nhân AI như Hermes. Nó minh họa cách triển khai các kiểm tra tự động yêu cầu sự phê duyệt hoặc xác minh của con người trước khi tác nhân thực hiện hành động hoặc thay đổi hệ thống.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ này hoạt động như một trình biên dịch cho ngôn ngữ tự nhiên, cho phép người dùng nhập văn bản để nhận chẩn đoán ngôn ngữ. Nó cung cấp một giao diện thử nghiệm để phân tích các mô hình giao tiếp của con người thông qua khung xử lý có cấu trúc.
JEVLAB ARTEnglishBản demo này giới thiệu cách Jev chọn các liên kết ứng viên trên trang web để đạt được mục tiêu cụ thể. Nó minh họa quy trình ra quyết định của tác nhân khi tương tác với các liên kết trong môi trường trình duyệt.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ này cung cấp giao diện dòng lệnh nhẹ và không phụ thuộc để tương tác với TypeSafe Jev. Nó đóng vai trò là tiện ích cho các nhà phát triển muốn tích hợp quy trình làm việc Jev trực tiếp vào môi trường terminal của họ.
JEVLAB ARTEnglishACP and MCP adapter that bridges TypeSafe Jev with any LLM — computer use and typed decisions alongside Codex, Claude, Grok, and OpenCode.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe AIHướng dẫn tham khảo chính thức này phác thảo các khái niệm cơ bản để phát triển ứng dụng bằng TypeSafe. Nó cung cấp cho các nhà phát triển khung và các mẫu kiến trúc cần thiết để tích hợp hiệu quả các hệ thống TypeSafe vào quy trình làm việc phần mềm hiện có của họ.
JEVLAB ARTEnglishDự án này khám phá các hệ thống bộ nhớ cho tác nhân bằng cách sử dụng Jev để xác định và truy xuất thông tin liên quan. Nó trình bày một cơ chế quản lý dữ liệu ngữ cảnh, mặc dù hiệu quả của quá trình truy xuất phụ thuộc vào chi tiết triển khai của nhà phát triển.
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
1
Start here
Markets & experiments
Research & data
Agents & browsers
Games & real time
Tools & apps
Decisions & routing
Creative & growth