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.
1.262 tài nguyên
AI-assisted summaries and translations. Check original sources for context and performance claims.
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.
JEVLAB ART
EnglishTypeSafe AI đã giới thiệu một mô hình học máy được thiết kế cho lối chơi tự động. Bản trình diễn này cho thấy tác nhân điều hướng và chơi trò chơi cổ điển Doom để minh họa khả năng ra quyết định trong các môi trường phức tạp.
JEVLAB ARTEnglish
Marcel Pociot 🧪A macOS app that automatically organizes downloaded files using rules.
EnglishUses Jev to conduct a musical orchestra in real time through a demonstration project.
JEVLAB ARTEnglishJevOnly là một triển khai Jev được thiết kế để thực hiện các tác vụ nhập liệu và hướng tới việc hoàn thành công việc. Dự án này minh họa cách Jev có thể được áp dụng để tự động hóa các quy trình nhập liệu tương tác trong môi trường có cấu trúc.
JEVLAB ARTEnglishKho lưu trữ này cung cấp một bộ kỹ năng để viết và cải thiện các chương trình gọi Jev, mô hình System One của TypeSafe. Nó đóng vai trò là hướng dẫn thực tế để tích hợp các lệnh gọi mô hình vào quy trình làm việc phần mềm.
JEVLAB ARTEnglishTiện ích mở rộng Chrome này tích hợp mô hình Jev để hỗ trợ quản lý Gmail. Nó minh họa việc phân loại email tự động bằng cách gán danh mục, mức độ ưu tiên và xác suất spam hoặc phản hồi cho các tin nhắn đến.
JEVLAB ARTEnglishJev-powered model-judged permission gate for OMP (TypeSafe System One).
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 ARTEnglishA community post describing 500 real-time agents operating in a 3D environment with notable performance metrics.
JEVLAB ARTEnglishProof of concept MCP for Typesafe's new Jev AI model.
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
toksA community post describes using Jev with an LLM to play Doom, exploring multiple future outcomes.
EnglishDự 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.
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 ARTEnglish
x.comBài viết này xem xét những nhược điểm tiềm ẩn của việc sử dụng Jev để nén ngữ cảnh cho các tác nhân AI. Tác giả đặt câu hỏi về tính hiệu quả của các phương pháp hiện tại trong việc quản lý lịch sử và trạng thái tác nhân trong khung Jev.
JEVLAB ARTEnglishHướng dẫn này của Fazt giới thiệu cách sử dụng Jev để triển khai các quy trình ra quyết định an toàn về kiểu dữ liệu. Nó cung cấp các ví dụ thực tế về cách cấu trúc logic trong ứng dụng để đảm bảo xử lý dữ liệu nhất quán và đáng tin cậy.
JEVLAB ART
EspañolNghiên 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.
JEVLAB ARTEnglishCurated Jev resources and runnable examples for typed AI decisions.
JEVLAB ARTEnglishTài nguyên này đóng vai trò là một danh mục được tuyển chọn cho các dự án dựa trên Jev. Nó cung cấp cho các nhà phát triển quyền truy cập có tổ chức vào nhiều kho lưu trữ, bộ công cụ phát triển phần mềm và các tiêu chuẩn hiệu suất liên quan đến hệ sinh thái Jev.
JEVLAB ARTEnglishDự án dành cho nhà phát triển này minh họa việc triển khai điều khiển bằng giọng nói cho macOS. Nó sử dụng Jev như một tùy chọn dự phòng để xử lý các lệnh khi nhận dạng giọng nói cần hỗ trợ thêm.
JEVLAB ARTEnglishDự án này minh họa việc sử dụng TypeSafe Jev để tự động hóa việc chấm điểm CVSS. Nó cung cấp một phương pháp có cấu trúc để phân tích các mô tả lỗ hổng và tạo ra các điểm số mức độ nghiêm trọng tiêu chuẩn hóa dựa trên dữ liệu đầu vào.
JEVLAB ARTEnglishA TypeSafe/Jev agent that plays Super Mario Bros. from structured emulator state.
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.
JEVLAB ARTEnglishỨng dụng máy tính để bàn này tích hợp Jev để cung cấp các đánh giá viết có cấu trúc theo thời gian thực. Nó minh họa cách khung Jev có thể được áp dụng để tạo các công cụ phản hồi kiểu Grammarly nhằm cải thiện quy trình soạn thảo và chỉnh sửa văn bản.
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 ARTEnglishA community post testing Jev's performance in a browser environment, noting limitations after five actions.
JEVLAB ARTEnglishKho lưu trữ này cung cấp danh sách các dự án được phát triển bằng Jev. Nó đóng vai trò là tài liệu tham khảo cho các nhà phát triển đang khám phá mô hình System One của TypeSafe AI, được thiết kế để hỗ trợ ra quyết định có kiểu trong phần mềm.
JEVLAB ARTEnglishKho 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.
JEVLAB ARTEnglish发明 RLHF 的人，这次做了个不会说话的模型：Jev 独立研究报告。52 页 PDF + 50 条中文实测复现包 + 143 条可回溯数据表.
JEVLAB ARTEnglishJev 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.
JEVLAB ARTEnglishHead-to-head test at validating local event listings, with cost and latency.
JEVLAB ARTEnglish
AteeqA log analysis tool that groups 22.8M lines into patterns and uses Jev to review key patterns.
EnglishA developer project for automatic context clearing in Pi without losing conversation history.
JEVLAB ARTEnglishDự án này minh họa việc áp dụng các nguyên hàm đánh giá noul của TypeSafe Jev trên tập dữ liệu collusion.wiki. Nó khám phá việc phân loại quyền tác giả giữa con người và tác nhân bằng cách so sánh mô hình Qwen3.8-Flash-Next trong các cấu hình cục bộ và đối đầu.
JEVLAB ARTEnglishHelper n8n community node for Jev by TypeSafe. Classify, route, and score text with questions you define, and get a probability for every answer so unsure items can go to review.
JEVLAB ARTEnglishA command-line interface for Jev that provides answers and exit codes based on input questions.
JEVLAB ARTEnglishHướng dẫn này phác thảo kiến trúc cốt lõi của Jev AI, trình bày chi tiết ba loại quyết định vi mô. Tài nguyên này giúp người dùng hiểu cách hệ thống xử lý các lựa chọn vận hành chi tiết để hỗ trợ quy trình ra quyết định tự động.
EnglishINSTRUCT_JEV - TypeSafe AI Jev / System One instruction corpus (choice/noul/score), compiled by DeckerGUI. 119 rows. Mirrored on HuggingFace.
JEVLAB ARTEnglishTài nguyên này cung cấp một SDK Elixir không chính thức cho API TypeSafe AI. Nó minh họa cách các nhà phát triển có thể tích hợp các dịch vụ TypeSafe AI vào các ứng dụng Elixir bằng cách sử dụng thư viện khách chuyên dụng để giao tiếp có cấu trúc.
JEVLAB ARTEnglishKho lưu trữ được tuyển chọn này giới thiệu các công cụ đáp ứng tiêu chuẩn mười sao. Dự án cung cấp các đánh giá thực tế và ghi lại các mô hình truyền dữ liệu cho từng tiện ích, giúp người dùng hiểu cách chúng tương tác với hệ thống bên ngoài.
JEVLAB ARTEnglishA demonstration of Jev competing against OpenJev in a first-person shooter game.
JEVLAB ARTEnglishThư mục này cung cấp danh sách các hệ thống sử dụng Jev cho các định dạng câu hỏi Noul, Score và Choice. Nó đóng vai trò là tài liệu tham khảo trung tâm để khám phá các triển khai và ứng dụng khác nhau được xây dựng trong hệ sinh thái Jev.
JEVLAB ARTEnglishDự án này trình diễn việc tích hợp công cụ cờ vua sử dụng TypeSafe AI System One. Nó cung cấp khả năng đánh giá nước đi, phân loại trò chơi và các đối thủ dựa trên tính cách để chơi tương tác.
JEVLAB ARTEnglishDự 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.
JEVLAB ARTEnglishJEV Document Classification enables the rapid and cost-effective classification of text-based documents using AI, leveraging TypeSafe's "System One" model.
JEVLAB ARTEnglishDự 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.
JEVLAB ARTEnglishA tool for instant field mapping between templates and data sources, simplifying data alignment with one-click functionality.
JEVLAB ARTEnglishReal-time Discord moderation bot: Jev evaluates messages and metadata in parallel to catch phishing, spam, and social engineering with a progressive escalation ladder.
JEVLAB ARTEnglishDự án này minh họa việc triển khai Typesafe.AI để tự động hóa việc tạo đánh giá sự khác biệt của mã nguồn. Nó cung cấp quy trình làm việc để tích hợp phân tích dựa trên AI vào các quy trình kiểm soát phiên bản nhằm hỗ trợ các nhà phát triển.
JEVLAB ARTEnglishReusable GitHub Action: agent fix loop gated by checks, an AI reviewer, and TypeSafe Jev.
JEVLAB ARTEnglish
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.
EnglishJev processes game state data to make decisions and play Super Mario Bros. effectively.
JEVLAB ARTEnglishHome Assistant Assist conversation agent powered by TypeSafe's Jev (System One) model.
JEVLAB ARTEnglish
Jiaqi GuDự án này trình bày việc triển khai Jev cho định tuyến kỹ năng trong hệ thống tác nhân. Nó cho thấy cách áp dụng các mô hình phát triển dựa vào cộng đồng để quản lý việc phân bổ nhiệm vụ và quy trình ra quyết định.
JEVLAB ART简体中文Kho lưu trữ này trình bày một mô hình quyết định được hiệu chuẩn theo phong cách Jev dựa trên kiến trúc Qwen3.5-0.8B. Nó khám phá việc triển khai các khung quyết định lựa chọn, điểm số và Noul trong môi trường mô hình ngôn ngữ nhỏ gọn.
JEVLAB ARTEnglishDự án này đánh giá việc sử dụng Jev để chuyển đổi ý định của người chơi dưới dạng văn bản tự do thành các hành động máy chủ có cấu trúc. Tác giả báo cáo tỷ lệ đồng thuận 96% và độ trễ trung bình là 317 ms trong bối cảnh trò chơi trên bàn.
JEVLAB ARTEnglish
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Thư 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 ARTEnglishCông cụ này triển khai một hook dừng cho Claude Code để xác minh việc hoàn thành tác vụ. Nó phân tích các bản ghi để tìm bằng chứng và tham khảo ý kiến Jev để xác thực kết quả, mặc định mở nếu xác minh không rõ ràng.
JEVLAB ARTEnglishBrowser Use Olympics by Almond: one prompt, five events, one clock. Plus fast loop, a ~200-line browser computer-use agent (Chrome DevTools + TypeSafe Jev).
JEVLAB ARTEnglishJev Sift là một công cụ dành cho nhà phát triển để phân loại tác nhân và đọc có chọn lọc. Dự án sử dụng plugin tác nhân và công cụ MCP để giúp người dùng lọc và sắp xếp các luồng thông tin một cách hiệu quả.
JEVLAB ARTEnglishRust CLI powered by Jev from TypeSafe.ai that ranks agent skills for the next step using live session context. Includes Claude Code hooks, structured JSON, abstention, and local feedback. Requires a TypeSafe API key.
JEVLAB ARTEnglishBản demo này so sánh kết quả của Jev và LLM bằng cách sử dụng affectus và Vercel AI Gateway. Người dùng có thể quan sát sự khác biệt về giá trị biến động cảm xúc và tốc độ phản hồi cho cùng một đầu vào trên một giao diện.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ này cung cấp định tuyến kỹ năng TypeSafe cho Hermes Agent bằng cách xác định kỹ năng phù hợp trước khi gọi mô hình. Nó sử dụng thư viện tiêu chuẩn để tối ưu hóa hiệu suất của tác nhân và giảm chi phí xử lý không cần thiết.
JEVLAB ARTEnglishA tool that scores video ad shots in 1.5 seconds using Maxfusion and Jev, processing over 450 ads in under three minutes.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ này cung cấp điểm số gần như theo thời gian thực cho các hook trên mạng xã hội bằng cách đánh giá chúng dựa trên khoảng 100 persona. Nó trình bày một phương pháp để người sáng tạo kiểm tra hiệu suất nội dung trên các phân khúc khán giả khác nhau.
JEVLAB ARTEnglishKho lưu trữ này cung cấp một khung cơ bản cho ngôn ngữ lập trình Jev. Nó đóng vai trò là tài nguyên kỹ thuật cho các nhà phát triển quan tâm đến việc khám phá cú pháp và các chi tiết triển khai cốt lõi của dự án ngôn ngữ này.
JEVLAB ARTEnglishVideo comparison against a structured-output LLM baseline.
JEVLAB ARTEnglishTypesafe's jev as a "fuzzy linter". give your code an ocular patdown.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ này cung cấp các đề xuất cho các kỹ năng đã cài đặt trong môi trường TypeSafe Jev. Nó bao gồm giao diện dòng lệnh Python, tích hợp kỹ năng Codex và tài liệu song ngữ để hỗ trợ người dùng quản lý bộ kỹ năng của họ một cách hiệu quả.
JEVLAB ARTEnglishDự án này trình diễn hệ thống định tuyến mô hình tự động cho Pi sử dụng Jev của TypeSafe thông qua Vercel AI Gateway. Nó cung cấp một khung làm việc để quản lý các yêu cầu mô hình và phân phối lưu lượng trong hệ sinh thái Jev.
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
Games & real time
Tools & apps
Creative & growth
3
Agents & browsers
Start here
Decisions & routing
Research & data
Devices & robotics