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 ARTLegalForecastBench cung cấp một điểm chuẩn giai đoạn alpha và các quy trình đánh giá tiêu chuẩn cho các tác vụ dự báo pháp lý. Tài nguyên này đóng vai trò là khung để kiểm tra hiệu suất mô hình trong bối cảnh pháp lý, mặc dù người dùng nên tự xác minh độ chính xác của các chỉ số đánh giá.
EnglishCascade Search là một công cụ dựa trên trình duyệt sử dụng mô hình 27K tham số để phân tích truy vấn. Dự án này minh họa cách xử lý hỗ trợ bởi Jev có thể tinh chỉnh đầu vào tìm kiếm và cải thiện độ chính xác lọc trong môi trường cục bộ nhẹ.
English
Milind SDự án này trình diễn việc sử dụng Jev làm công cụ ra quyết định trung tâm để điều phối nhiều tác nhân bot tự động. Nó khám phá cách logic có cấu trúc có thể quản lý các quy trình làm việc đa tác nhân phức tạp để thực hiện nhiệm vụ.
EnglishJEVLAB ARTdecisionbridge cung cấp giao diện ra quyết định lấy cảm hứng từ Jev cho các LLM, cho phép lựa chọn rõ ràng thông qua chấm điểm, hiệu chuẩn và ngưỡng đánh giá. Dự án này chứng minh một phương pháp có cấu trúc để quản lý đầu ra của mô hình bằng cách yêu cầu các tham số lựa chọn có thể xác minh.
EnglishDự án sáng tạo này sử dụng Jev và các công cụ tự động hóa trình duyệt để tạo ra nghệ thuật kỹ thuật số. Nó minh họa quy trình làm việc để tạo ra một bức tranh về cầu Cổng Vàng thông qua các quy trình phần mềm tích hợp.
English
JEVLAB ARTDự án này đánh giá khả năng của Jev trong việc dự đoán kết quả thử nghiệm A/B cho tiêu đề. Tác giả báo cáo rằng Jev đã xác định đúng tiêu đề chiến thắng trong 64,5% trên tổng số hơn 10.000 thử nghiệm Upworthy, với độ chính xác cao hơn khi sự khác biệt rõ rệt.
English
leoDự án này trình diễn việc xây dựng lại thuật toán nguồn cấp dữ liệu X bằng cách sử dụng Jev. Nó cung cấp một môi trường mô phỏng để quan sát cách thức hoạt động của tính lan truyền nội dung và động lực nguồn cấp dữ liệu toàn cầu trong một khuôn khổ có kiểm soát.
English
JEVLAB ARTKho lưu trữ này cung cấp một bộ sưu tập các bản demo ngắn gọn trong một tệp duy nhất, minh họa cách tích hợp Pydantic AI với Jev. Các ví dụ này đóng vai trò là tài liệu tham khảo thực tế cho các nhà phát triển muốn triển khai quy trình làm việc AI an toàn về kiểu dữ liệu.
English
JEVLAB ARTSDK Go do cộng đồng phát triển này cung cấp các công cụ để tương tác với kiến trúc TypeSafe AI Jev và System One. Nó đóng vai trò là giao diện lập trình để tích hợp các quy trình làm việc dựa trên Jev trực tiếp vào ứng dụng Go.
EnglishJEVLAB ARTs1s 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.
English
JEVLAB ARTJevRouter cung cấp một khung làm việc nhẹ để quản lý các tương tác giữa mô hình, công cụ và tác nhân phụ. Dự án này minh họa một kiến trúc định tuyến được thiết kế để hợp lý hóa việc ủy quyền tác vụ trong các hệ thống dựa trên Jev, cung cấp cách tiếp cận có cấu trúc cho việc điều phối tác nhân mô-đun.
English
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
PauliusDự án này giới thiệu một hệ thống để triển khai các tác nhân trực tiếp trên các khung vẽ kỹ thuật số. Người tạo khẳng định rằng phương pháp này bỏ qua các quy trình LLM truyền thống chậm chạp để cho phép tương tác và triển khai tác nhân nhanh hơn trong giao diện.
English
JEVLAB ARTDự án này triển khai một công cụ tìm kiếm web sử dụng Jev để chọn các nguồn cho các truy vấn bằng ngôn ngữ đơn giản. Nó minh họa cách tích hợp Jev vào quy trình tìm kiếm tuân thủ MCP để truy xuất thông tin.
EnglishJEVLAB ARTBộ 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.
English
Higgsfield AI 🧩Bản demo này giới thiệu cách Jev chọn động các mô hình AI phù hợp nhất cho các tác vụ tạo video và hình ảnh cụ thể trên nền tảng Higgsfield. Nó minh họa một phương pháp tự động hóa để tối ưu hóa việc lựa chọn mô hình cho các quy trình sáng tạo.
EnglishJEVLAB ARTjevmail là một công cụ mã nguồn mở sử dụng Jev để phân loại email Gmail vào các thư mục như cần trả lời hoặc thư rác. Tác giả cho biết công cụ này chạy cục bộ ở chế độ chỉ đọc và có thể xử lý 1.000 email mỗi phút.
English
JEVLAB ARTKho lưu trữ này so sánh Google ADK và Microsoft Agent Framework để tạo dòng thời gian video có cấu trúc. Nó minh họa việc sử dụng TypeSafe Jev như một cổng kiểm soát chất lượng trung lập để xác thực tính hợp lý về ngữ nghĩa của các đầu ra JSON do LLM tạo ra.
JEVLAB ARTOpenJev cung cấp một khung mã nguồn mở được thiết kế cho các hệ thống tương thích với Jev. Kho lưu trữ này đóng vai trò là tài nguyên cơ bản cho các nhà phát triển muốn khám phá và triển khai các kiến trúc tuân thủ Jev trong các dự án nghiên cứu trí tuệ nhân tạo của riêng họ.
EnglishJEVLAB ARTKho lưu trữ này cung cấp các trình thu thập dữ liệu tự động được xây dựng bằng các nguyên hàm kiểu Unix để phân tích hệ thống. Nó trình bày một cách tiếp cận mô-đun để tìm kiếm lỗi bằng cách sử dụng các công cụ nhẹ và có thể kết hợp để thu thập dữ liệu và phát hiện lỗ hổng.
English
JEVLAB ARTTrò chơi trên nền tảng web này trình diễn một tác nhân tự động chơi Tetris. Nó chọn cách xoay mảnh và vị trí cột dựa trên các chỉ số được tính toán như số lượng lỗ hổng, chiều cao chồng và độ gồ ghề của bề mặt để tối ưu hóa trạng thái bàn cờ.
English
JEVLAB ARTcapture là một công cụ nhật ký bằng giọng nói cho Mac sử dụng Jev để sắp xếp nội dung. Công cụ này tích hợp với Notion để tổ chức các mục đã ghi, cung cấp quy trình làm việc hợp lý để ghi lại suy nghĩ và hoạt động hàng ngày.
English
Peter WangTiện ích mở rộng Chrome này phân loại các bài đăng trên X thành các loại như mồi câu tương tác hoặc quảng cáo. Dự án thể hiện cách tiếp cận cộng đồng để lọc nguồn cấp dữ liệu mạng xã hội thông qua gắn nhãn nội dung tự động.
English
JEVLAB ARTCerebellum-2B là một mô hình tác nhân AI không tự hồi quy dựa trên Qwen3.5-2B. Nó trình diễn khả năng định tuyến công cụ O(1) và tự động hóa DOM, cung cấp một giải pháp thay thế mã nguồn mở cho việc phát triển quy trình ra quyết định hiệu quả.
English
JEVLAB ARTSupercov cung cấp các chỉ số về chất lượng mã và độ bao phủ kiểm thử cho các tác nhân lập trình. Nó gán điểm Jev cho các tệp nguồn để giúp các tác nhân ưu tiên các sửa chữa cần thiết trong cơ sở mã.
EnglishCông 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.
EnglishJEVLAB ARTTiện ích mở rộng Chrome này gắn nhãn các bài đăng trên X bằng các đánh giá Jev. Nó minh họa một phương pháp phân tích nội dung theo thời gian thực và cung cấp bộ đếm trực tiếp để theo dõi chi phí xử lý khi duyệt web.
EnglishTypeSafe AITài liệu này cung cấp khung pháp lý chính thức và các hướng dẫn tuân thủ cho TypeSafe AI. Nó nêu rõ các điều khoản và điều kiện áp dụng cho người dùng khi tương tác với các dịch vụ và cơ sở hạ tầng AI đã được ghi lại của nền tảng.
JEVLAB ARTEnglish
JEVLAB ARTjev-reviewer là một công cụ dựa trên trình duyệt hỗ trợ đánh giá hệ thống. Nó sử dụng các mẫu như RoB 2 hoặc QUADAS-2 để trích xuất dữ liệu từ các báo cáo thử nghiệm, cung cấp các trích dẫn nguyên văn kèm số trang để người dùng xác minh và xuất bảng.
EnglishJEVLAB ARTDự án này trình diễn trò chơi Rắn săn mồi tự động được điều khiển bởi mô hình Jev. Nó cho thấy một hệ thống nơi các nước đi hợp lệ và sự kiện được tạo ra thông qua mã, với mô hình đưa ra một quyết định mỗi tick.
EnglishLeonardo Bissoli trình bày cách đưa ra quyết định có cấu trúc với Jev. Nội dung bao gồm việc sử dụng điểm tin cậy, giới hạn vận hành và các ví dụ thực tế để áp dụng các khung quyết định này vào ứng dụng.
Português
Marcel PociotTiện ích mở rộng trình duyệt của Marcel Pociot này trình bày một phương pháp lọc nội dung mạng xã hội. Nó sử dụng đánh giá dựa trên Jev để tự động thu gọn các bài đăng trên X dựa trên tiêu chí ngôn ngữ tự nhiên do người dùng xác định.
EnglishJEVLAB ARTDự 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.
English
JEVLAB ARTPostmark là một bản demo ứng dụng web sử dụng mô hình Jev của TypeSafe để phân loại các bản nháp bài đăng trên mạng xã hội. Dự án minh họa cách đầu ra có cấu trúc giúp nhà phát triển xây dựng logic quyết định thời gian thực đáng tin cậy.
TypeSafe AITài liệu này trình bày chi tiết hợp đồng kỹ thuật cho điểm cuối POST /v1/systemone. Nó cung cấp cho các nhà phát triển các cấu trúc yêu cầu và phản hồi cần thiết để tích hợp ứng dụng với giao diện hệ thống TypeSafe AI.
JEVLAB ARTEnglish
JEVLAB ARTKho lưu trữ này cung cấp một khung làm việc để định tuyến kỹ năng tác nhân có định kiểu và nhận biết độ tin cậy với Jev. Nó minh họa cách các nhà phát triển có thể triển khai logic có cấu trúc để điều hướng các tác vụ tác nhân dựa trên yêu cầu kỹ năng và ngưỡng tin cậy.
EnglishJEVLAB ARTDự án này giới thiệu một trò chơi bắn súng nền tảng hợp tác, nơi một tác nhân TypeSafe Jev đóng vai trò là đồng đội. Nó thể hiện sự tích hợp thử nghiệm các tác nhân AI tự trị vào môi trường trò chơi nhịp độ nhanh để thúc đẩy động lực chơi hợp tác giữa người chơi và AI.
EnglishCông cụ này sử dụng Jev để tối ưu hóa việc thực thi truy vấn Postgres. Người tạo báo cáo mức cải thiện hiệu suất 12% trong các bài kiểm tra thứ tự kết nối đạt được thông qua các điều chỉnh cụ thể.
EnglishBản demo này khám phá việc tích hợp Jev với Claude Code để giải quyết các thách thức về nén ngữ cảnh trong quy trình làm việc của tác nhân. Nó cho thấy một cách tiếp cận thực tế để tối ưu hóa xử lý dữ liệu trong các tác vụ lập trình, dù kết quả cần được kiểm chứng.
EnglishJEVLAB ARTRoboJEV là một dự án dành cho nhà phát triển minh họa hệ thống điều khiển Jev hai giai đoạn cho cánh tay robot trong môi trường mô phỏng MuJoCo. Dự án đóng vai trò là một triển khai thử nghiệm để kiểm tra logic điều khiển tập trung vào phần cứng.
EnglishJEVLAB ARTDự án này triển khai một trò chơi đua liên kết Wikipedia sử dụng xếp hạng Jev. Nó minh họa phương pháp tìm kiếm theo chiều rộng để tìm đường dẫn giữa các bài viết, với giao diện dòng lệnh trực tiếp để theo dõi tiến trình.
English
Zahle KhanJev board là một công cụ dành cho các giao diện trí tuệ môi trường. Dự án này trình diễn việc tích hợp các mô hình nhanh và đáng tin cậy để tạo điều kiện cho các tương tác người dùng phản hồi nhanh trong khung giao diện tạo sinh.
EnglishBản demo này cho thấy Jev phân tích nhịp điệu tường thuật của một bài luận do Dario Amodei viết. Nó minh họa cách các công cụ tự động có thể được áp dụng để đánh giá luồng cấu trúc và bố cục của các bài viết kỹ thuật phức tạp.
EnglishJEVLAB ARTCheshi 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.
EnglishJEVLAB ARTDự án này trình bày một phương pháp tự động để phân loại các tài liệu dựa trên văn bản. Nó sử dụng mô hình System One của TypeSafe để tạo điều kiện cho các quy trình phân loại hiệu quả, nhằm cung cấp giải pháp tiết kiệm chi phí để quản lý dữ liệu tài liệu.
EnglishTypeSafe AILớp APIError cung cấp một cách có cấu trúc để xử lý các phản hồi HTTP không thành công trong SDK TypeSafe AI. Nó nắm bắt mã trạng thái, nội dung phản hồi và tiêu đề, cho phép nhà phát triển quản lý các loại lỗi cụ thể như xác thực hoặc giới hạn tốc độ theo chương trình.
JEVLAB ARTEnglish
Alex NikolicDự án này giới thiệu một MLP được huấn luyện trên mô hình Qwen 4B nhằm cung cấp một giải pháp thay thế an toàn về kiểu cho Jev. Nó minh họa cách huấn luyện kiến trúc chuyên biệt có thể được áp dụng cho các mô hình ngôn ngữ hiện có để đạt được sự tương đương chức năng cụ thể.
EnglishJEVLAB ARTDự án này trình diễn một kiến trúc tác nhân trong đó Hermes lập kế hoạch và Jev chọn các hành động giới hạn để chơi Minecraft. Nó tái hiện thành công một lần speedrun Ender Dragon, cho thấy việc kiểm tra tính hợp lệ tại harness và bộ điều khiển chuyên dụng vượt trội hơn các LLM chung.
JEVLAB ARTWorkbench này tích hợp các mô phỏng robot MuJoCo với MiniCPM5-2B và các API mô hình Jev. Nó trình diễn một khung làm việc để thử nghiệm các tác nhân ra quyết định trong môi trường vật lý, tạo điều kiện nghiên cứu cách các mô hình tương tác với phần cứng vật lý mô phỏng.
EnglishJEVLAB ARTDự án này khám phá việc tạo pixel art theo phong cách khuếch tán bằng cách sử dụng bộ phân loại. Nó trình bày một phương pháp liên quan đến 256 câu hỏi Jev song song trên mỗi pixel, theo sau là các bước tinh chỉnh để xây dựng hình ảnh, thể hiện cách tiếp cận thử nghiệm đối với tổng hợp hình ảnh có cấu trúc.
EnglishTài nguyên này khám phá Jev, một hệ thống được thiết kế để xử lý ngôn ngữ tự nhiên sử dụng đầu ra có cấu trúc và điểm tin cậy. Nó làm rõ rằng Jev hoạt động khác với các mô hình ngôn ngữ truyền thống và nêu bật các đặc điểm vận hành.
English
JEVLAB ARTKho lưu trữ này cung cấp đánh giá các mô hình phần thưởng Jev 1.13 trên tám đường đua chuẩn. Nó bao gồm một báo cáo tương tác và bảng so sánh 54 hàng ghi lại hiệu suất hiện tại so với các mô hình khác.
EnglishJEVLAB ARTProgressGate là một công cụ phát hiện sự đình trệ về ngữ nghĩa trong các vòng lặp của tác nhân bằng cách phân tích quỹ đạo với Jev. Nó cung cấp các quyết định mang tính xác định như CONTINUE, WARN, REPLAN hoặc HALT để ngăn chặn tác nhân lặp lại các giả định sai lầm.
JEVLAB ARTAnyDecisionModel là một gói Swift cung cấp giao diện định kiểu để đưa ra quyết định từ các mô hình ngôn ngữ. Nó hỗ trợ suy luận cục bộ thông qua MLX trên Apple silicon và các lệnh gọi API từ xa tới TypeSafe Jev hoặc các máy chủ tương thích.
English
Ira BodnarTài nguyên này giới thiệu bảy quy trình làm việc tự động cho Jev tập trung vào tối ưu hóa công cụ tìm kiếm và địa lý. Nó bao gồm các nhiệm vụ thực tế như phân tích trang đối thủ, đánh giá khả năng trích dẫn và chiến lược tối ưu hóa nội dung.
EnglishJEVLAB ARTKho lưu trữ này cung cấp một bộ sưu tập các thành phần có thể tái sử dụng và các khối giao diện theo phong cách Shadcn để tích hợp với TypeSafe AI. Nó minh họa cách triển khai các mẫu giao diện nhất quán cho các ứng dụng dựa trên AI bằng cách sử dụng các tiêu chuẩn thiết kế đã được thiết lập.
English
JEVLAB ARTPlugin Paseo này tự động hóa việc chọn mô hình cho các lượt Codex bằng cách sử dụng Jev hoặc Laya cục bộ để phân loại ý định của người dùng. Nó định tuyến các yêu cầu dựa trên độ phức tạp của tác vụ trong khi vẫn duy trì tính liên tục của phiên.
Dự án này giới thiệu một mô phỏng thị trấn ảo nơi Jev tự động quản lý 120 cư dân và cơ sở hạ tầng địa phương. Người tạo chứng minh cách các hệ thống ra quyết định tự động có thể quản lý các tương tác cộng đồng phức tạp trong môi trường kỹ thuật số.
EnglishDự án này tích hợp ba tác nhân chạy bằng Jev vào môi trường trò chơi bắn súng góc nhìn thứ nhất. Nó thể hiện sự phối hợp đa tác nhân trong kịch bản chiến đấu thời gian thực, cho thấy cách các mô hình Jev hoạt động như người chơi tự động.
EnglishAgentcard sử dụng Jev và Kernel để hỗ trợ mua sắm trực tuyến tự động. Dự án này trình bày một phương pháp giúp các tác nhân điều hướng trên các nền tảng thương mại điện tử, nhằm giảm chi phí token và giải quyết các vấn đề bảo mật khi duyệt web.
English
JEVLAB ARTCông 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.
English
x.comTài liệu này phác thảo sáu trường hợp sử dụng cụ thể cho Jev, bao gồm kiểm tra thực tế, xếp hạng, xác minh trích dẫn và phân tích lỗi của tác nhân. Nó chứng minh cách công cụ này có thể được áp dụng cho việc xử lý thông tin có cấu trúc.
JEVLAB ARTEnglish
JEVLAB ARTPlugin Claude Code này sử dụng TypeSafe Jev để tự động cắt bớt các đầu ra lệnh Bash dài. Nó nhằm mục đích tối ưu hóa cửa sổ ngữ cảnh bằng cách đảm bảo các mô hình chỉ xử lý dữ liệu liên quan trước khi bắt đầu phân tích.
EnglishDự án cộng đồng này trình diễn việc tích hợp Jev để vận hành trình mô phỏng lái xe tự động của Tesla. Nó cung cấp một ví dụ thực tế về cách Jev có thể được áp dụng để kiểm soát các môi trường mô phỏng phức tạp.
EnglishTypeSafe AIHướng dẫn chính thức từ TypeSafe này giải thích mô hình kiến trúc định tuyến ý định. Nó minh họa cách phân loại đầu vào của người dùng để điều hướng yêu cầu đến logic xử lý cụ thể, đảm bảo việc xử lý các tác vụ hội thoại phức tạp chính xác và đáng tin cậy hơn.
JEVLAB ARTEnglish
NotteDự án này giới thiệu Jev, một tác nhân được thiết kế để tự động hóa các tác vụ trên trình duyệt. Nó minh họa cách hệ thống chọn và thực thi các hành động một cách linh hoạt trong không gian thao tác để tương tác với giao diện web.
English
JEVLAB ARTTài nguyên này cung cấp bộ sưu tập các kỹ năng đại diện chính thức cho Claude Code, Codex và các hệ thống tương thích. Nó trình bày các nguyên mẫu cơ bản, mẫu thiết kế và phương pháp để cấu trúc các đánh giá hiệu quả trong quy trình làm việc.
English
JEVLAB ARTDự án này triển khai trò chơi cờ vua 3D sử dụng TypeSafe AI. Người dùng có thể quan sát các trận đấu giữa AI hoặc chơi với nhiều cấp độ khó khác nhau, minh họa việc tích hợp logic dựa trên Jev vào môi trường trò chơi không gian.
English
JEVLAB ARTDự án này trình diễn Jev quản lý lưu lượng giao thông đô thị trong một môi trường mô phỏng. Nó cung cấp một cái nhìn thực tế về cách mô hình xử lý các tác vụ ra quyết định theo thời gian thực trong một lưới đô thị có cấu trúc.
EnglishCông cụ này trình diễn cách triển khai trò chơi Gomoku sử dụng Jev. Nó áp dụng phân tích chiến thuật cục bộ để giảm 225 nước đi xuống còn khoảng 40 ứng viên, sau đó hệ thống chọn ra nước đi tối ưu từ các tùy chọn phân cấp.
EnglishJEVLAB ARTDự án này trình diễn việc tích hợp Jev với bộ lập kế hoạch Astra để điều khiển lối chơi trong Minecraft. Nó đóng vai trò là một thử nghiệm kỹ thuật cho việc điều hướng tác nhân tự trị và thực thi tác vụ trong môi trường sandbox.
EnglishJEVLAB ARTBài viết này cung cấp cái nhìn tổng quan về khái niệm Jev, làm rõ mục đích chính và các giới hạn kỹ thuật của nó. Đây là hướng dẫn cơ bản giúp các nhà phát triển phân biệt giữa chức năng dự kiến của Jev và những hiểu lầm phổ biến.
日本語
Gửi tài nguyên
한국어
Español
Français
Deutsch
繁體中文
Bahasa Indonesia
ไทย
Italiano
Türkçe
Polski
Русский
4 HIGHLIGHTS
5
Start here
Tools & apps
Research & data
Creative & growth
Agents & browsers
Games & real time
Decisions & routing
Devices & robotics