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.
Hướng dẫn này cung cấp các bước chi tiết để thiết lập API Jev. Nó trình bày cách các nhà phát triển có thể tích hợp Jev với các mô hình ngôn ngữ lớn để xây dựng và thử nghiệm các nguyên mẫu AI.
EnglishJEVLAB ARTDự 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.
English
JEVLAB ARTDự án này cung cấp một ứng dụng thanh menu macOS gốc dành cho Notion. Được xây dựng bằng Swift và SwiftUI, công cụ này nhằm mục đích cung cấp một giao diện nhẹ để truy cập không gian làm việc Notion trực tiếp từ thanh menu hệ thống.
EnglishJEVLAB ARTDự án này trình diễn một bot chơi Clash Royale bằng cách xử lý trạng thái trò chơi trực tiếp thành JSON và truy vấn Jev để đưa ra quyết định chiến lược. Nó sử dụng thị giác máy tính để diễn giải dữ liệu màn hình, cho phép mô hình chọn nước đi mà không cần học tăng cường.
EnglishJEVLAB ARTKho lưu trữ này cung cấp cổng cấp quyền dựa trên Jev cho OMP TypeSafe System One. Nó minh họa phương pháp kiểm soát truy cập được đánh giá bởi mô hình, cho phép các nhà phát triển tích hợp logic phân loại tự động vào quy trình bảo mật hệ thống.
English
JEVLAB ARTCông cụ này sử dụng Jev để phân tích và phân loại các thông báo và diff của Git commit. Nó minh họa cách tự động hóa việc phân loại các thay đổi phần mềm, đặc biệt là xác định các bản sửa lỗi, bản vá bảo mật và các loại sửa đổi.
English
JEVLAB ARTST-jeved là một tiện ích mở rộng cho SillyTavern giúp đánh giá các phản hồi của mô hình trước khi chúng được hiển thị. Công cụ này cho phép người dùng triển khai các lớp lọc hoặc phân tích tự động trong giao diện trò chuyện để tương tác sáng tạo có kiểm soát hơn.
English
JEVLAB ARTDự án này cung cấp một giao diện sử dụng máy tính cục bộ được thiết kế cho môi trường Codex và Waku. Nó minh họa một quy trình làm việc hợp lý cho các nhà phát triển muốn tích hợp việc thực thi tác vụ tự động trực tiếp vào cấu hình máy cục bộ của họ.
EnglishJEVLAB ARTTiện ích mở rộng Chrome mã nguồn mở này sử dụng Jev để lọc văn bản do AI tạo ra và quảng cáo trên các trang web. Nó minh họa một ứng dụng thực tế cho người dùng muốn quản lý chất lượng nội dung khi duyệt web.
English
JEVLAB ARTDự án này trình bày một cơ chế định tuyến cho kệ tác nhân. Nó sử dụng các công cụ MCP để tích hợp với Codex, nhằm hợp lý hóa việc lựa chọn công cụ bằng cách tránh phải liệt kê thủ công tất cả các tùy chọn.
English
JEVLAB ARTpi-heed cung cấp các ràng buộc thời gian chạy cho tác nhân lập trình pi. Nó trình diễn một cơ chế an toàn sử dụng TypeSafe Jev để kiểm tra các lệnh gọi công cụ có tác dụng phụ so với ý định của người dùng trước khi thực thi.
EnglishHướng dẫn video này khám phá các khả năng cốt lõi của Jev, minh họa cách nó xử lý tự động hóa trình duyệt, phân loại dữ liệu và các tác vụ đánh giá mã mà không cần dựa vào các mô hình ngôn ngữ lớn.
English
JEVLAB ARTHunch là một công cụ dành cho GitHub hỗ trợ đánh giá mã nguồn. Nó cho phép áp dụng các quy tắc viết bằng tiếng Anh đơn giản để phân tích chất lượng mã và đề xuất các cải tiến.
English
JEVLAB ARTKho lưu trữ này cung cấp một bảng điều khiển tĩnh so sánh các mô hình Jev, luna-none và luna-low dựa trên kỳ thi chung năm 2026 của Nhật Bản. Dự án đóng vai trò là một điểm chuẩn thử nghiệm để đánh giá hiệu suất của các kiến trúc AI này trên các câu hỏi thi học thuật tiêu chuẩn.
English
JEVLAB ARTHướng 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.
English
JEVLAB ARTCông cụ này cải thiện tính năng gợi ý tự động của zsh bằng cách sử dụng xếp hạng dựa trên Jev thay vì khớp tiền tố. Nó minh họa một phương pháp tích hợp logic gợi ý thông minh trực tiếp vào quy trình làm việc dòng lệnh.
English
Hugo MontenegroDự án này minh họa việc tích hợp Jev vào trò chơi board game Codenames. Người tạo tuyên bố rằng việc triển khai này đạt được hiệu suất nhanh chóng và tiết kiệm chi phí trong các phiên chơi.
English
JEVLAB ARTDự án này giới thiệu một trình phân loại email AI tự lưu trữ cho Gmail sử dụng Jev. Nó cho phép người dùng tạo nhãn tùy chỉnh, sắp xếp hộp thư đến và lọc thư rác với khả năng kiểm soát chi phí tích hợp.
English
JEVLAB ARTTích hợp này cho phép các nhà phát triển giám sát và phân tích các quy trình ra quyết định trong ứng dụng Jev. Sử dụng công cụ đo lường của Arize để cung cấp khả năng hiển thị chi tiết về đầu ra của mô hình, giúp đánh giá logic đằng sau các phán đoán tự động.
EnglishJEVLAB ARTDự án này cung cấp một lớp bảo mật cho các tác nhân lập trình như Claude Code và Codex. Nó trình bày cơ chế phát hiện tiêm câu lệnh (prompt injection) và ngăn chặn các hành động nguy hiểm bằng logic xác thực dựa trên Jev.
English
JEVLAB ARTDự 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.
English
JEVLAB ARTDự 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.
EnglishJEVLAB ARTDanh mục do cộng đồng quản lý này cung cấp tài nguyên, SDK và các ví dụ dự án cho Jev của TypeSafe. Nó minh họa cách sử dụng các nguyên hàm định kiểu như Choice, Score và Noul để cấu trúc đầu ra của mô hình, nhấn mạnh rằng mã ứng dụng phải luôn kiểm soát các quyết định cuối cùng.
EnglishJEVLAB ARTDự án này giới thiệu một hệ thống định tuyến mô hình thử nghiệm cho Claude Code sử dụng Jev. Mục tiêu là tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên bằng cách điều hướng các tác vụ lập trình đến các mô hình phù hợp tại ranh giới tác vụ.
English
JEVLAB NEWSUnitree vừa giới thiệu Dex5-S, một bàn tay robot có kích thước tương đương bàn tay người với khả năng vận động linh hoạt. Sản phẩm này đánh dấu bước tiến mới trong việc thương mại hóa các bộ phận thao tác cho robot với mức giá khởi điểm 6.500 USD.
JEVLAB ARTDự án này cung cấp một tác nhân lập trình dựa trên trình duyệt sử dụng máy chủ MCP và CLI. Người tạo tuyên bố rằng việc tích hợp TypeSafe Jev cho phép các chu kỳ ra quyết định nhanh hơn so với các công cụ trình duyệt tiêu chuẩn.
EnglishJEVLAB ARTThư viện Rust này cung cấp một client bất đồng bộ không chính thức để tương tác với API TypeSafe System One. Nó minh họa cách triển khai các mẫu giao tiếp an toàn về kiểu dữ liệu khi tích hợp với các dịch vụ backend của nền tảng.
EnglishJEVLAB ARTViệc 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.
EnglishBuổi phát trực tiếp này phân tích kiến trúc của Jev dành cho các mô hình dự đoán JSON. Phiên làm việc trình diễn các quy trình lập trình thực tế và thiết kế cấu trúc giúp nhà phát triển xử lý các tác vụ tạo dữ liệu có cấu trúc với Jev.
EnglishJEVLAB ARTpg-jev là một tiện ích mở rộng PostgreSQL cho phép bạn đặt câu hỏi cho các bảng cơ sở dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên. Công cụ này tích hợp công nghệ Jev để hỗ trợ người dùng truy vấn dữ liệu bằng ngôn ngữ thông thường.
English
JEVLAB ARTjev-mode tối ưu hóa các tác vụ ra quyết định lặp đi lặp lại bằng cách sử dụng mô hình phán đoán có kiểu. Người tạo báo cáo việc giảm đáng kể mức sử dụng token và khối lượng công việc so với các tác nhân lập trình tiêu chuẩn, đồng thời khẳng định độ chính xác cao hơn.
EnglishBài đăng cộng đồng này khám phá tiềm năng sử dụng Jev thông qua TypeSafe AI cho các nhiệm vụ đảm bảo chất lượng. Tài nguyên này minh họa quy trình làm việc khái niệm cho các quy trình kiểm thử phần mềm tự động.
English
JEVLAB ARTKho lưu trữ này cung cấp các thử nghiệm và đánh giá dựa trên TypeScript cho mô hình Jev. Nó đóng vai trò là tài nguyên kỹ thuật để các nhà phát triển phân tích hiệu suất và độ trễ của mô hình thông qua các điểm chuẩn và khung thử nghiệm có cấu trúc.
EnglishJEVLAB ARTDự án nghiên cứu này khám phá việc ra quyết định xác suất song ngữ cục bộ bằng cách sử dụng ngữ cảnh, câu hỏi và câu trả lời ứng viên. Đây là một thử nghiệm độc lập lấy cảm hứng từ các khái niệm TypeSafe Jev để đánh giá cách các mô hình xử lý đầu vào ngôn ngữ cụ thể tại địa phương.
EnglishJEVLAB ARTHướng dẫn này khám phá việc triển khai các tác nhân AI không hội thoại bằng cách sử dụng Jev. Nó cung cấp các hướng dẫn thực tế để sử dụng SDK Python và JavaScript, các yêu cầu HTTP thô và cấu hình kỹ năng tác nhân cho các nhà phát triển.
English
JEVLAB ARTDự án này cung cấp một bản sao mã nguồn mở của kiến trúc Jev. Nó minh họa cách thực hiện các quy trình ra quyết định được định kiểu và hiệu chuẩn trong một lần chuyển tiếp duy nhất bằng cách sử dụng các mô hình Gemma 4 E2B hoặc Gemma 3 270M.
EnglishJEVLAB ARTNút cộng đồng n8n này tích hợp Jev của TypeSafe để tự động hóa việc phân loại và định tuyến văn bản. Người dùng có thể xác định các câu hỏi tùy chỉnh và nhận điểm xác suất cho mỗi câu trả lời để hỗ trợ việc xem xét thủ công các mục không chắc chắn.
English
x.comTài liệu này so sánh Jev với LLM, làm nổi bật cách Jev đánh giá trực tiếp các quyết định được xác định trước. Nó chứng minh sự khác biệt về kiến trúc này cho phép xử lý song song các câu hỏi độc lập, phân biệt cách tiếp cận vận hành của nó với các mô hình ngôn ngữ tạo sinh tiêu chuẩn.
English
JEVLAB ARTKho lưu trữ này cung cấp bản đồ dựa trên bằng chứng về hiệu suất của Jev, sử dụng các bản ghi gọi API thực tế để ghi lại các điểm mạnh và hạn chế. Đây là tài liệu hữu ích để đánh giá độ tin cậy của hệ thống thông qua dữ liệu thực nghiệm.
English
Milind SoniTipTour là công cụ hỗ trợ con trỏ nguồn mở dựa trên AI dành cho macOS. Dự án này minh họa cách tích hợp Jev hoặc Gemini Live để điều khiển con trỏ thông qua xử lý cục bộ, mang lại trải nghiệm điều hướng mới.
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.
EspañolJEVLAB ARTClient Java do cộng đồng phát triển này cung cấp giao diện không chính thức cho API TypeSafe System One. Tài nguyên này minh họa cách các nhà phát triển có thể tích hợp các dịch vụ TypeSafe vào ứng dụng Java bằng thư viện client có cấu trúc.
English
JEVLAB ARTGiao diện dòng lệnh này cho phép người dùng truy vấn Jev trực tiếp từ terminal. Nó minh họa một cách tiếp cận chức năng để tích hợp các phản hồi AI vào quy trình làm việc shell bằng cách trả về câu trả lời và mã thoát dựa trên đầu vào.
EnglishJEVLAB ARTTài 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.
EnglishJEVLAB ARTCông cụ này tích hợp Jev để điều khiển Ableton Live thông qua các lệnh ngắn gọn. Nó minh họa quy trình làm việc để tự động hóa các tác vụ máy trạm âm thanh kỹ thuật số bằng cách sử dụng logic ra quyết định của Jev để thực thi các chuỗi điều khiển âm nhạc.
EnglishJEVLAB NEWSTheo Choi, sự tiến bộ của AI đang diễn ra nhanh hơn nhiều so với các dự đoán trước đây. Việc tích hợp AI vào chính quá trình nghiên cứu và phát triển đang đẩy nhanh tốc độ tiến tới điểm kỳ dị.
JEVLAB ART
Idan LevinTài nguyên này giới thiệu hiệu suất của Jev trên benchmark WebMCP. Người tạo tuyên bố rằng hệ thống đã đạt tỷ lệ thành công 100% với chi phí mô hình thấp hơn so với các hệ thống khác nhờ tối ưu hóa việc chọn công cụ và tạo đối số.
JEVLAB ARTEnglishCorent giới thiệu một hệ thống định tuyến mô hình sử dụng Jev để đánh giá các câu lệnh và yêu cầu chất lượng. Phương pháp này nhằm mục đích chọn động mô hình AI phù hợp nhất cho các tác vụ cụ thể trước khi tạo kết quả đầu ra.
English
0xLogicrwBộ sưu tập này liệt kê làn sóng đầu tiên của các công cụ dựa trên Jev, bao gồm máy chủ MCP, bộ định tuyến, trình đánh giá và tác nhân trình duyệt. Nó đóng vai trò là danh mục cho các nhà phát triển đang khám phá hệ sinh thái công cụ hiện tại được thiết kế để tích hợp và tự động hóa Jev.
JEVLAB ART
简体中文JEVLAB ARTLLM2Jev cho phép điều chỉnh các mô hình ngôn ngữ cục bộ thành các công cụ ra quyết định tương thích với Jev. Dự án này minh họa phương pháp tạo đầu ra có cấu trúc Choice, Score và Noul bằng cách sử dụng suy luận nhị phân chỉ dựa trên prefill.
EnglishJEVLAB ARTjevball 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.
English
JEVLAB ARTInterlock trình bày một khung bảo mật sử dụng Jev làm cảm biến để kiểm soát quyền truy cập vào các công cụ tác nhân. Dự án này khám phá các phương pháp nhằm tăng cường kiểm soát vận hành và an toàn chức năng trong môi trường tác nhân tự trị.
English
x.comTổng quan này khám phá chức năng cốt lõi của Jev và giới thiệu nhiều dự án hiện đang được xây dựng trong hệ sinh thái của nó. Nó nêu bật cách các nhà phát triển đang sử dụng khung này để tạo ra các ứng dụng dựa trên tác nhân đa dạng.
JEVLAB ARTEnglish
JEVLAB ARTDự án này cung cấp một kỹ năng cho các tác nhân Letta để thực hiện đánh giá dựa trên tiêu chí bằng cách sử dụng khung TypeSafe System One. Nó minh họa cách tích hợp logic dựa trên Jev cho các quy trình ra quyết định có cấu trúc trong quy trình làm việc của tác nhân.
EnglishJEVLAB ARTDự án này triển khai mô hình ra quyết định Hệ thống Một theo phong cách Jev sử dụng kiến trúc Gemma 3 270M. Nó trình bày phương pháp thực hiện các quyết định nhanh chóng và được hiệu chỉnh trong một lần truyền duy nhất mà không tạo văn bản.
English
JEVLAB ARTKho lưu trữ này đóng vai trò là danh mục các dự án dựa trên Jev được tuyển chọn. Nó cung cấp một quy trình làm việc GitHub có thể tái sử dụng để hỗ trợ việc xem xét và tích hợp các công cụ phát triển dành riêng cho Jev.
English
TianyuCodingsNanoJev là phiên bản rút gọn của kiến trúc Jev được thiết kế để tạo ra các phân phối xác suất đầy đủ trong một lần truyền tiến. Công cụ này minh họa một phương pháp tối ưu hóa hiệu suất đầu ra của mô hình cho các tác vụ tính toán cụ thể.
JEVLAB ART简体中文JEVLAB ARTThư mục này đóng vai trò là trung tâm cộng đồng cho hệ sinh thái TypeSafe Jev. Nó tập hợp các SDK chính thức, các bản demo dựa trên tác nhân và các dự án thử nghiệm sử dụng mô hình System One cho các tác vụ ra quyết định có cấu trúc.
JEVLAB ARTDự án này trình diễn một trình duyệt web điều khiển bằng giọng nói sử dụng Jev để diễn giải ý định của người dùng. Nó tích hợp với Playwright để thực thi các lệnh điều hướng, hướng tới sự tương tác có độ trễ thấp bằng cách xử lý đầu vào giọng nói để kích hoạt các hành động trên trình duyệt.
EnglishJEVLAB ARTDự 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.
EnglishJEVLAB NEWSWhite Circle đã giới thiệu Halo, một khung làm việc mới hỗ trợ tinh chỉnh và học tăng cường cho các mô hình AI mã nguồn mở. Công cụ này tối ưu hóa hiệu suất và đơn giản hóa quy trình thiết lập huấn luyện thông qua cấu hình YAML.
JEVLAB ARTDự án này giới thiệu một trò chơi mô phỏng chuyến bay thời gian thực, nơi khả năng ra quyết định của Jev điều khiển máy bay. Nó chứng minh cách logic tự chủ có thể được tích hợp vào môi trường trò chơi tương tác để xử lý điều hướng.
EnglishJEVLAB ARTDự 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.
EnglishJEVLAB ARTJevBench 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.
EnglishJEVLAB ARTDự án này cung cấp một triển khai máy chủ MCP thứ cấp cho Jev. Nó đóng vai trò là tài nguyên kỹ thuật để các nhà phát triển tích hợp các thành phần dựa trên PyModel vào quy trình làm việc của tác nhân tương thích với Jev.
English
Nate HerkCông cụ này minh họa việc phân loại nội dung mạng xã hội theo thời gian thực bằng Jev. Nó tự động gắn các nhãn như tin nóng, thông tin giá trị hoặc nội dung rác cho các bài đăng trên X để giúp người dùng lọc luồng thông tin hiệu quả.
EnglishDự án này trình diễn việc điều khiển cánh tay robot theo thời gian thực trong môi trường mô phỏng MuJoCo. Nó sử dụng quy trình ra quyết định hai bước để quản lý cả hành động và chuyển động của cánh tay robot.
English
Nader DabitDự án này trình diễn một trình khởi chạy dự đoán được hỗ trợ bởi Jev. Nó nhằm mục đích dự đoán ý định của người dùng bằng cách phân tích các kiểu gõ phím để hợp lý hóa việc điều hướng và thực thi tác vụ trong giao diện.
English
JEVLAB ARTwinnow là một công cụ lọc ngữ cảnh cho Claude Code sử dụng mô hình Hệ thống Một để đánh giá kết quả của các công cụ. Nó nhằm mục đích cải thiện việc quản lý ngữ cảnh bằng cách kiểm tra thông tin trước khi được tác nhân chính xử lý.
EnglishThí nghiệm này chứng minh cách Jev thực hiện tránh chướng ngại vật theo thời gian thực cho một drone đang điều hướng qua một trường tiểu hành tinh mô phỏng. Dự án làm nổi bật khả năng ra quyết định tự chủ trong các môi trường năng động.
English
Albiona HotiCông cụ này minh họa quy trình làm việc dựa trên Jev giúp truy xuất và tạo bộ sưu tập 100 hình ảnh từ các kho lưu trữ như NASA và The Met. Nó cho thấy cách người dùng có thể nhanh chóng tổng hợp tài liệu tham khảo hình ảnh dựa trên một câu lệnh duy nhất.
EnglishJEVLAB ARTCông cụ này sử dụng Jev để đánh giá các ý tưởng khởi nghiệp. Người dùng gửi ý tưởng kinh doanh của họ và hệ thống cung cấp phản hồi, gợi ý xem nên loại bỏ, sửa đổi hay triển khai dự án dựa trên phân tích.
English
Gửi tài nguyên
한국어
日本語
Français
Deutsch
繁體中文
Português
Bahasa Indonesia
ไทย
Italiano
Türkçe
Polski
Русский
4 HIGHLIGHTS
Agents & browsers
1
Tools & apps
Games & real time
Decisions & routing
Creative & growth
Research & data
Start here
Markets & experiments
Devices & robotics