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 ARTClient Python chính thức này cung cấp cho các nhà phát triển các phương thức đồng bộ và bất đồng bộ để tương tác với hệ sinh thái JEVLAB. Nó đóng vai trò là công cụ tích hợp chính cho các ứng dụng dựa trên Python yêu cầu quyền truy cập có cấu trúc vào các dịch vụ TypeSafe AI.
English
JEVLAB ARTKho lưu trữ này cung cấp một điểm chuẩn có thể tái lập để so sánh Jev và Claude Haiku 4.5 trên 2.000 email lừa đảo. Nó đánh giá các chỉ số hiệu suất như độ chính xác, hiệu chuẩn, độ trễ và chi phí để đo lường hiệu quả phát hiện.
EnglishThử nghiệm này trình diễn Jev V13 thi đấu cờ chớp với các mô hình ngôn ngữ tiên tiến. Nó cho thấy cách các kiến trúc AI khác nhau xử lý việc ra quyết định chiến lược và lối chơi chiến thuật trong môi trường cạnh tranh bị giới hạn thời gian.
English
JEVLAB ARTDự án này cung cấp bộ sưu tập gồm 110 kịch bản và trò chơi tương tác được thiết kế để thử nghiệm. Nó cho phép các nhà phát triển kiểm tra và sửa đổi các câu lệnh trong một môi trường có cấu trúc để quan sát cách các đầu vào khác nhau ảnh hưởng đến đầu ra của AI.
EnglishBản trình diễn này cho thấy các tác nhân Jido sử dụng Jev để thực hiện các nước đi trong trò chơi Tic-Tac-Toe. Đây là một ví dụ thực tế về cách Jev có thể được áp dụng để điều phối các quy trình ra quyết định trong môi trường trò chơi đa tác nhân.
EnglishJEVLAB ARTDự án này trình diễn sự tích hợp giữa Jev và ASReview SYNERGY cho các tác vụ sàng lọc tóm tắt. Nó cung cấp một bản demo so sánh để đánh giá các lựa chọn của hệ thống dựa trên các nhãn chuẩn đã thiết lập.
English
Pierre-Eliott LallemantTài nguyên này trình bày cách Jev đánh giá các tin nhắn tiếp cận để phát hiện các tín hiệu ý định dẫn đến việc đặt lịch demo. Mục tiêu là giúp người dùng xác định các mô hình tương quan với các lượt đặt lịch thành công để cải thiện hiệu suất chiến dịch.
English
JEVLAB ARTĐây là máy chủ cộng đồng chính thức của TypeSafe. Nó đóng vai trò là trung tâm nơi các nhà phát triển chia sẻ các bản demo trực tiếp về dự án của họ trong kênh Show and Tell để thúc đẩy sự hợp tác.
English
JEVLAB ARTCông 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.
English
JEVLAB ARTCông cụ này cung cấp một kỹ năng tác nhân được thiết kế để gửi các đánh giá tác nhân lập trình đã hoàn thành tới nền tảng TypeSafe Jev. Nó đóng vai trò là tiện ích cho các nhà phát triển muốn tích hợp quy trình đánh giá tự động vào môi trường phát triển Jev.
English
JEVLAB ARTjevchat là một dự án chatbot nghiên cứu được thiết kế để phản hồi các câu hỏi do người dùng nhập. Kho lưu trữ này đóng vai trò là bản trình diễn chức năng về các mô hình tương tác hội thoại trong một bộ sưu tập các công cụ xử lý ngôn ngữ rộng hơn.
English
Daniel ChJev hỗ trợ chuyển đổi các trang web thành ứng dụng di động gốc. Nền tảng này tự động xác định quy trình xây dựng tối ưu và hỗ trợ người dùng trong việc gửi ứng dụng lên các cửa hàng.
English
JEVLAB ARTJanus 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.
English
x.comBộ sưu tập này làm nổi bật các dự án và thử nghiệm dựa trên Jev được chia sẻ trên mạng xã hội. Nó cung cấp cái nhìn tổng quan về các ứng dụng do cộng đồng thúc đẩy, chứng minh tính hữu dụng thực tế và tiềm năng sáng tạo của hệ sinh thái Jev cho các nhà phát triển và người đam mê.
JEVLAB ARTEnglish
0xCodilaDự án này trình bày cách cấu hình định tuyến cho Grok Bot bằng Jev. Người tạo khẳng định rằng quy trình bảy bước này giúp tối ưu hóa các tác vụ của tác nhân AI, nhằm giảm chi phí và thời gian thực thi.
EnglishTypeSafe AITài liệu chính thức này cung cấp cái nhìn tổng quan kỹ thuật toàn diện về API TypeSafe AI. Nó đóng vai trò là tài nguyên chính để các nhà phát triển hiểu các phương thức, tham số và mẫu tích hợp cần thiết để xây dựng ứng dụng bằng khung TypeSafe.
JEVLAB ARTEnglish
Mormon NegroDự án này giới thiệu một tác nhân tự động sử dụng Chromium không giao diện để điều hướng nội dung web. Người tạo minh họa công cụ bằng cách duyệt và tương tác hiệu quả với các liên kết Wikipedia.
Español
JEVLAB ARTDự án này cung cấp một CLI TypeScript tương tác sử dụng Jev để định tuyến có kiểu và ra quyết định. Nó minh họa việc triển khai các cây hình thức đã được xác thực để cấu trúc và thực thi các quy trình làm việc của tác nhân dựa trên mã.
English
JEVLAB ARTDự 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.
English
x.comHướng dẫn này phác thảo quy trình mười bước để xây dựng bộ não đại lý bằng cách sử dụng Jev. Tác giả tuyên bố rằng phương pháp này tối ưu hóa hiệu suất tốc độ cao, cung cấp quy trình làm việc có cấu trúc cho các nhà phát triển muốn tạo ra các hệ thống tự trị phản hồi nhanh.
JEVLAB ARTJEVLAB ARTTrustGate 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.
EnglishJEVLAB ARTKho lưu trữ này cung cấp một bộ sưu tập các bản demo thử nghiệm được thiết kế để đánh giá chức năng của mô hình Jev System One. Đây là nguồn tài nguyên thực tế để kiểm tra hiệu suất và hành vi của mô hình trong nhiều tình huống.
English
DuncanBản demo này của Ephraim Duncan giới thiệu một hệ thống định tuyến được xây dựng bằng Jev. Dự án minh họa cách khung làm việc này có thể được sử dụng để xác định động mô hình AI nào sẽ xử lý một yêu cầu cụ thể.
EnglishJEVLAB ARTJev Social giới thiệu một công cụ nghiên cứu tự động thực hiện các thao tác trình duyệt có giới hạn trên các nền tảng mạng xã hội. Nó thu thập bằng chứng từ Instagram, TikTok và LinkedIn để tạo các báo cáo có trích dẫn dựa trên dữ liệu đã truy xuất.
English
TamirJevForm trình bày một phương pháp thiết kế biểu mẫu thích ứng. Công cụ này tạo ra các trường động tự điều chỉnh dựa trên ý nghĩa ngữ nghĩa của đầu vào người dùng, thay thế cho logic điều kiện nếu-thì cứng nhắc.
EnglishCông cụ macOS này minh họa quy trình làm việc để kích hoạt các hành động tự động dựa trên nội dung trong clipboard. Nó nhằm mục đích tăng năng suất bằng cách cung cấp các phím tắt thông minh phù hợp với dữ liệu đã sao chép.
English
JEVLAB ARTTích hợp này kết nối typesafe-sdk với các ứng dụng Ruby on Rails. Nó cung cấp các công cụ để quản lý cấu hình, theo dõi dữ liệu sử dụng và chi phí, cũng như triển khai các chính sách tin cậy tùy chọn cho các quy trình làm việc dựa trên AI.
EnglishJEVLAB ARTCông cụ dòng lệnh này cung cấp cách tương tác với mô hình Jev AI. Nó minh họa cách các nhà phát triển có thể tích hợp các khả năng của Jev vào quy trình làm việc dựa trên terminal để hợp lý hóa việc truy cập và thực thi mô hình.
EnglishDự án này trình bày một phương pháp lọc nội dung mạng xã hội bằng cách tận dụng dấu trang của người dùng. Nó sử dụng phân tích Jev để quản lý nguồn cấp dữ liệu được cá nhân hóa, nhằm cải thiện mức độ liên quan bằng cách ưu tiên nội dung phù hợp với sở thích cá nhân.
EnglishJEVLAB ARTKho lưu trữ này đóng vai trò là một thư mục được tuyển chọn các dự án phần mềm sử dụng framework jev của TypeSafe. Nó cung cấp danh sách tập trung để giúp các nhà phát triển khám phá các triển khai thực tế và ứng dụng cộng đồng được xây dựng bằng công nghệ này.
English
JEVLAB ARTKho lưu trữ này cung cấp các công cụ cho môi trường Jev nhằm tối ưu hóa hiệu suất thực thi. Nó trình bày các cấu hình cụ thể được thiết kế để tăng thông lượng xử lý, mặc dù người dùng nên tự xác minh các cải tiến hiệu suất này trong môi trường sản xuất của riêng họ.
English
AbolDự án này trình bày quy trình làm việc sử dụng Jev để phân tích tin tức tài chính nhằm tìm kiếm cơ hội đầu tư. Nó làm nổi bật cách tóm tắt biên tập tự động có thể hỗ trợ người dùng xác định thông tin thị trường từ dữ liệu lớn.
English
JEVLAB ARTTiện ích mở rộng PostgreSQL bản tiền alpha này hỗ trợ phân loại danh mục trong khuôn khổ TypeSafe AI. Nó cung cấp giao diện cấp cơ sở dữ liệu để xử lý dữ liệu dựa trên Jev, tích hợp logic phân loại có cấu trúc trực tiếp vào quy trình SQL.
English
JEVLAB ARTDự án này tích hợp TypeSafe Jev làm lớp quyết định cho tác nhân lập trình Pi. Nó minh họa một cổng gọi công cụ và sử dụng jev_ask để cung cấp các phản hồi được định kiểu và hiệu chỉnh trong quy trình làm việc của tác nhân.
English
JEVLAB NEWSNhà toán học Terence Tao cho rằng các công ty AI cần ưu tiên khả năng giải thích thay vì chỉ tập trung vào kết quả. Ông cảnh báo việc chạy theo các chỉ số điểm số mà thiếu sự kiểm chứng là thiếu trách nhiệm.
Dự án này khám phá một phương pháp mới để truyền tải cảm xúc con người thông qua giao tiếp dựa trên âm thanh tổng hợp. Nó chứng minh cách các tín hiệu thính giác đơn giản có thể được cấu trúc để đại diện cho những cảm xúc phức tạp, mang đến cách tiếp cận độc đáo cho tương tác phi ngôn ngữ trong môi trường kỹ thuật số.
EnglishJEVLAB ARTDự 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.
English
JEVLAB ARTDự án này đánh giá Jev như một công cụ giám sát và kiểm soát hành động để phát hiện hành vi phá hoại của tác nhân trong môi trường SHADE-Arena. Nó cung cấp phân tích so sánh với các mô hình Gemini 2.5 Flash và Pro về giám sát bảo mật.
EnglishJEVLAB ARTTypeSafeAI là một SDK .NET dành cho TypeSafe AI System One. Nó cung cấp một API có kiểu dữ liệu an toàn và tiện dụng, hỗ trợ NativeAOT, xử lý theo lô và tích hợp với Microsoft.Extensions.AI để định tuyến và đánh giá.
EnglishJEVLAB ARTDự án này trình diễn một bức tường công khai theo thời gian thực, nơi mô hình phán đoán Jev đánh giá các câu hỏi với kết quả có, không hoặc tùy trường hợp. Nó cho thấy việc sử dụng AI như một nguyên hàm tích hợp trong mã thay vì chatbot thông thường.
English
JEVLAB ARTDự án này tích hợp Jev với tác nhân lập trình Pi để cho phép thực thi công cụ tự động. Nó xác thực ngữ nghĩa các lệnh bash, ghi và chỉnh sửa, đồng thời tự động dừng an toàn khi hệ thống không thể đưa ra quyết định.
EnglishJEVLAB ARTNghiên cứu từ Boring Tools Kit này xem xét chi phí kiểm toán SEO. Nó chứng minh cách sử dụng phân loại Jev để ưu tiên các sửa lỗi kỹ thuật và khoảng trống nội dung dựa trên xác suất đã hiệu chỉnh nhằm cải thiện hiệu suất tìm kiếm.
EnglishJEVLAB ARTDự án này thay thế Claude Sonnet bằng Jev để đưa ra quyết định trong OpenPoke. Nó cung cấp một khung so sánh A/B và bao gồm kết quả của một thử nghiệm đối kháng với hơn 43.000 yêu cầu để đánh giá cổng tiêm.
EnglishJEVLAB NEWSChoi thông báo về một đợt thiết lập lại hệ thống ChatGPT và gợi ý rằng những thay đổi quan trọng sắp diễn ra. Người dùng được khuyến khích theo dõi các thông tin mới nhất từ nguồn này.
JEVLAB ARTJEVLAB ARTCông cụ này hoạt động như một máy nhắc chữ động dành cho người thuyết trình. Nó theo dõi các điểm thảo luận theo thời gian thực, sử dụng các câu hỏi Jev Score để xác minh rằng mỗi chủ đề bắt buộc đã được đề cập đầy đủ trong bài thuyết trình.
EnglishTypeSafe AIHàm này cho phép các nhà phát triển tạo ra các câu hỏi đánh giá có cấu trúc bằng cách sử dụng thang điểm được sắp xếp. Nó minh họa cách xác định các tiêu chí chấm điểm cụ thể cho đầu ra của mô hình trong khung SDK TypeSafe AI.
JEVLAB ARTEnglishThử nghiệm cộng đồng này đánh giá hiệu suất của Jev trong môi trường tự động hóa dựa trên trình duyệt. Người tạo báo cáo đã quan sát thấy các hạn chế về chức năng sau khi tác nhân hoàn thành năm hành động, cung cấp cái nhìn thực tế về các ràng buộc vận hành hiện tại của triển khai này.
English
JEVLAB ARTBộ công cụ Python này cung cấp một khung làm việc mô-đun để tương tác với API quyết định Jev. Nó bao gồm các tính năng để xây dựng câu hỏi, triển khai các cổng tin cậy và quản lý kỹ năng của tác nhân thông qua giao diện CLI và máy chủ MCP.
English
x.comTài nguyên này minh họa cách Jev cung cấp khung làm việc cho việc ra quyết định có cấu trúc trong các quy trình bảo mật. Nó nhấn mạnh tiềm năng tăng tốc độ vận hành khi áp dụng các quy trình hệ thống này vào các nhiệm vụ kỹ thuật bảo mật phức tạp.
JEVLAB ARTEnglishJEVLAB ARTDự 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.
EnglishJEVLAB ARTTrình kết nối OpenTelemetry Collector này sử dụng Jev để đánh giá siêu dữ liệu của các chỉ số. Nó minh họa cách áp dụng các chính sách lưu giữ tự động cho các chỉ số trước khi xuất ra các hệ thống bên ngoài.
English
JEVLAB ARTBeat Jev là một dự án trò chơi có cơ chế đá phạt đền. Dự án này minh họa cách tích hợp Render Workflows với cơ sở dữ liệu Postgres để quản lý trạng thái trò chơi và tương tác người dùng trong môi trường web.
EnglishJEVLAB ARTDSL Haskell này cung cấp một khung làm việc ưu tiên tác nhân cho mô hình đánh giá Jev. Nó minh họa cách triển khai các gói có kiểu và kiểu suy luận để đảm bảo việc gắn nhãn nhất quán và xử lý dữ liệu có cấu trúc trong quy trình làm việc của tác nhân.
English
JEVLAB ARTswitchloom là một hệ thống định tuyến mô hình tất định dành cho các tác nhân lập trình. Nó trình diễn một cơ chế chuyên biệt để quản lý việc lựa chọn mô hình, làm nổi bật các khả năng liên quan đến tích hợp Codex cho các tác vụ lập trình tự động.
EnglishJEVLAB ARTVisual-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.
English
trouThử nghiệm này khám phá một khung làm việc để chuyển đổi các tín hiệu giao dịch thô thành các quyết định tự động có thể thực thi. Nó chứng minh một phương pháp luận nhằm cải thiện khả năng phản hồi của hệ thống khi diễn giải dữ liệu thị trường.
EnglishFocus Rail giới thiệu một trò chơi mô phỏng nơi Jev quản lý việc định tuyến tàu hỏa đến các nhà ga trong thời gian thực. Người tạo minh họa cách hệ thống xử lý logic đường đi phức tạp mà không cần dùng đến bộ giải truyền thống.
JEVLAB ARTEnglishJEVLAB ARTCông cụ này cung cấp một môi trường thử nghiệm so sánh nơi các mô hình Laya và Jev cạnh tranh trong các trò chơi Snake và chiến đấu. Nó chứng minh cách các mô hình AI khác nhau xử lý các tác vụ ra quyết định thời gian thực dưới các điều kiện và ràng buộc hiệu suất giống hệt nhau.
JEVLAB ARTroverlab 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.
English
JEVLAB ARTJev giới thiệu một kiến trúc AI mới được thiết kế để cải thiện hiệu quả của trí tuệ phần mềm. Tài nguyên này chứng minh cách mô hình nhằm cung cấp một giải pháp thay thế hiệu quả về chi phí cho các nhà phát triển đang tìm kiếm hiệu suất tối ưu trong các ứng dụng dựa trên AI của họ.
EnglishTypeSafe AITài liệu tham khảo chính thức này giải thích về Choice primitive trong khuôn khổ TypeSafe AI. Nó phác thảo việc triển khai cấu trúc và các mẫu sử dụng được khuyến nghị cho các nhà phát triển tích hợp logic ra quyết định vào ứng dụng AI.
JEVLAB ARTEnglishJEVLAB ARTPlugin thử nghiệm này khám phá việc định tuyến mô hình có sự hỗ trợ của Jev bằng cách kết hợp các ràng buộc về ngân sách và khả năng. Nó đóng vai trò là một thử nghiệm kỹ thuật để quản lý quy trình lựa chọn mô hình, mặc dù quyền truy cập API vẫn đang chờ xử lý.
EnglishJEVLAB ARTKho lưu trữ này cung cấp một nghiên cứu năng lực minh họa việc áp dụng Jev, mô hình quyết định Hệ thống Một của TypeSafe. Nó đóng vai trò là một tài nguyên thử nghiệm để minh họa cách mô hình hoạt động trong một khuôn khổ ra quyết định cụ thể.
English
JEVLAB ARTKho 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.
English
JEVLAB ARTDự án này trình diễn một quy trình làm việc tự động nơi Jev chọn các công cụ dành cho nhà phát triển và Codex tạo mã dựa trên các lựa chọn đó. Nó đóng vai trò là một tích hợp thử nghiệm cho việc tự động hóa phát triển phần mềm theo tác vụ.
EnglishPhân đoạn podcast này khám phá mối liên hệ khái niệm giữa nghịch lý Jevons và mô hình tài trợ đằng sau TypeSafe AI. Nó cung cấp cái nhìn tổng quan về cách các nguyên tắc kinh tế này liên quan đến sự phát triển và tính bền vững của các dự án trí tuệ nhân tạo hiện đại.
English
JEVLAB ARTjev-accounts-hub là trình quản lý đa tài khoản và cổng API cho TypeSafe. Nó cho phép xác thực tập trung, quản lý hạn ngạch và tự động chuyển đổi dự phòng trong khi vẫn duy trì khả năng tương thích với giao thức System One gốc.
TypeSafe AIHướng dẫn này từ TypeSafe AI trình bày cách thực hiện các tác vụ phân loại bằng cách tận dụng điểm số độ tin cậy. Tài liệu giải thích phương pháp đánh giá độ tin cậy của đầu ra mô hình để cải thiện độ chính xác trong các quy trình tự động.
JEVLAB ARTEnglishDự án này khám phá cách tích hợp Jev vào quy trình thiết kế UX/UI. Nó chứng minh tiềm năng của mô hình trong việc diễn giải các tác vụ liên quan đến màu sắc và gợi ý những cách mới để tương tác với các giao diện sáng tạo thông qua ngôn ngữ.
EnglishJEVLAB ARTpkg-gate cung cấp cổng bảo mật trước khi cài đặt cho các tập lệnh vòng đời npm. Công cụ này minh họa cách triển khai các kiểm tra an toàn tự động bằng cách tích hợp với TypeSafe System One để giám sát và xác thực các quy trình thực thi gói trong khi cài đặt.
EnglishJEVLAB ARTCông cụ này cung cấp một khung làm việc để đánh giá các phiên lập trình bằng cách phân tích từng lượt tương tác. Nó được thiết kế để giúp các nhà phát triển xem xét và đánh giá tiến độ công việc của họ trong các tác vụ lập trình có sự hỗ trợ của Jev.
English
JEVLAB ARTnotra là một nền tảng phân tích tiếp thị minh họa cách chuyển hướng các tác vụ phân loại khả năng hiển thị thương hiệu từ LLM sang logic boolean của Jev. Dự án này nhằm thay thế các đầu ra xác suất bằng các quy trình ra quyết định mang tính xác định.
English
Gửi tài nguyên
한국어
日本語
Français
Deutsch
简体中文
繁體中文
Português
Bahasa Indonesia
ไทย
Italiano
Türkçe
Polski
Русский
4 HIGHLIGHTS
178
Start here
Research & data
Games & real time
Agents & browsers
Tools & apps
Decisions & routing
Markets & experiments
Creative & growth
