A FIELD GUIDE TO JEV / VOL. 01
Tinh 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.
Nền tảng cộng đồng này cung cấp hơn 110 trường hợp sử dụng, trò chơi và thử thách logic cho AI. Giao diện thân thiện với thiết bị di động cho phép người dùng chỉnh sửa câu lệnh và thực hiện so sánh A/B để đánh giá kết quả của các mô hình khác nhau.
JEVLAB ART
EnglishSource-linked curation
Jev Arcade giới thiệu trải nghiệm bắn súng góc nhìn thứ nhất 1v1, nơi Jev tự động quản lý việc di chuyển, nhắm mục tiêu và hành động chiến đấu. Bản demo trên web này thể hiện khả năng ra quyết định theo thời gian thực ở tần suất khoảng 9 Hz.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
DSL 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.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
A small second eval for shadcn-ui/lint that uses TypeSafe's Jev to judge the linter's own output.
JEVLAB ARTEnglishJev PASSFIT 80%CAT 84%
Dự án này giới thiệu một tác nhân tự trị được thiết kế để chơi Tetris. Nó thể hiện khả năng ra quyết định nhanh chóng, làm nổi bật tiềm năng tự động hóa trò chơi theo thời gian thực thông qua lối chơi thuật toán.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Kho lưu trữ này ghi lại một thử nghiệm đánh giá mô hình quyết định Jev như một bộ định tuyến LLM tiết kiệm chi phí. Nó cung cấp các điểm chuẩn so sánh hiệu suất định tuyến với các số liệu đã thiết lập trên nền tảng RouterArena để đánh giá hiệu quả trong các tác vụ chọn mô hình.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
CHÍNH THỨCBẢN DỊCHTypeSafe AIĐây là cổng thông tin chính thức của TypeSafe AI. Trang web cung cấp tổng quan về công ty, thông tin sản phẩm và cơ chế đăng ký vào danh sách chờ để nhận thông tin về các phát triển sắp tới.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 62%CAT 80%
Dự án nghiên cứu này đánh giá giá trị thực tiễn của điểm số tin cậy Jev trong quá trình thực hiện tác vụ. Nó cung cấp một khung làm việc để các nhà phát triển phân tích cách các chỉ số này tương quan với hiệu suất mô hình trong các tình huống thực tế.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
A fire evacuation simulation where each person makes Jev-style decisions.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 34%CAT 81%
CHÍNH THỨCBẢN DỊCHTypeSafe AITài liệu chính thức này của TypeSafe định nghĩa khái niệm kỹ năng của tác nhân. Nó giải thích cách các khả năng mô-đun được cấu trúc để cho phép các tác nhân tự trị thực hiện các nhiệm vụ cụ thể một cách hiệu quả trong khuôn khổ TypeSafe AI.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
CHÍNH THỨCBẢN DỊCHTypeSafe AIHướng dẫn tham khảo này từ TypeSafe AI giải thích phương pháp tự nhất quán để cải thiện độ tin cậy của đầu ra mô hình. Nó minh họa cách đánh giá nhiều lộ trình suy luận để chọn phản hồi nhất quán nhất cho các tác vụ logic phức tạp.
JEVLAB ARTEnglishJev PASSFIT 90%CAT 71%
Kho lưu trữ này cung cấp một khung làm việc để khám phá, thiết kế và đánh giá các vòng lặp quyết định TypeSafe Jev. Nó đóng vai trò là một công cụ nghiên cứu cho các nhà phát triển muốn cấu trúc và xác thực các quy trình ra quyết định tự động trong hệ sinh thái Jev.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
PlayJev giới thiệu một mô hình 0,8B tham số có khả năng chơi mười trò chơi trên trình duyệt. Hệ thống tính toán xác suất các nước đi hợp lệ trong một lần truyền thẳng mà không cần tạo văn bản, thể hiện cách tiếp cận chuyên biệt cho các tác nhân chơi game.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Matthew BermanA focus group experiment using Jev to make scroll or stop decisions on ads.
EnglishJev HOLDFIT 65%CAT 84%
Dự án này trình bày việc Jev cố gắng đánh bại Liên đoàn Pokémon trong Pokémon Gold. Nó minh họa cách sử dụng các lệnh điều khiển cơ bản để di chuyển trong môi trường trò chơi và thực hiện các trận đấu.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Steve KrouseSteve Krouse's playable 16-judgment demo and video.
EnglishJev HOLDFIT 55%CAT 55%
x.comA community post describing Jev as a decision-making tool with specific limitations and use cases.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 63%CAT 37%
Dự án này tích hợp phân tích từ công cụ Stockfish với logic đánh giá dựa trên Jev để cung cấp hướng dẫn chiến lược theo thời gian thực cho người chơi cờ vua. Nó minh họa phương pháp kết hợp các công cụ cờ vua truyền thống với hệ thống AI hiện đại.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Tiện 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.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Công cụ này chuyển đổi các tệp tùy chọn AGENTS.md thành một trình kiểm tra mã dựa trên Jev. Nó minh họa phương pháp tự động hóa việc xác thực cấu hình tác nhân bằng cách tận dụng kiến trúc Jev để thực thi các tiêu chuẩn hành vi đã xác định trong quá trình phát triển.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Ask a yes/no question of every function in a codebase. Ranked answers in seconds, for cents. Grep whose pattern is a question, powered by TypeSafe Jev.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 55%CAT 46%
x.comTài liệu này phác thảo khung mười bước để tích hợp Jev vào quy trình phát triển tác nhân AI. Trọng tâm là các chiến lược kiến trúc nhằm cải thiện hiệu quả chi phí vận hành khi xây dựng và triển khai các hệ thống tác nhân tự động.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Put a live Jev (TypeSafe) meter on any video: every sentence scored, rendered as a 16:9 edit.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 67%CAT 51%
Feedback on your paper in seconds.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 50%CAT 72%
If you're experimenting with jev it will be easier from here.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 55%CAT 57%
John YeoDự án này trình bày cách tối ưu hóa một tác nhân Slack bằng cách sử dụng Jev để cải thiện việc phân loại kỹ năng và công cụ. Người tạo tuyên bố rằng việc triển khai này giúp thời gian phản hồi cho các tác vụ tự động nhanh hơn đáng kể.
EnglishJev HOLDFIT 63%CAT 48%
Head-to-head test at validating local event listings, with cost and latency.
JEVLAB ARTEnglishJev PASSFIT 75%CAT 81%
A code search tool for agents to find behavior patterns instead of text strings.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 40%CAT 62%
jev-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 ARTEnglishSource-linked curation
Bản trình diễn này giới thiệu việc tích hợp Jev với CLI trình duyệt OpenCode. Nó minh họa cách các tác nhân tự động có thể thực hiện các tác vụ điều hướng web, làm nổi bật tiềm năng tối ưu hóa quy trình làm việc dựa trên trình duyệt thông qua triển khai kỹ thuật này.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
OpenRouterTài nguyên này giới thiệu khung đánh giá Ori. OpenRouter tuyên bố rằng Jev đạt hiệu suất nhanh hơn đáng kể so với các mô hình khác trong thử nghiệm của họ, mặc dù các kết quả này dựa trên điểm chuẩn của người tạo và chưa được kiểm chứng độc lập.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
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.
EnglishJev HOLDFIT 69%CAT 54%
Dự án của nhà phát triển này sử dụng Jev để phân tích và chấm điểm các bản ghi âm cuộc gọi bán hàng. Nó minh họa một ứng dụng thực tế cho việc đánh giá hiệu suất tự động trong các quy trình giao tiếp chuyên nghiệp.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
von là một mô hình ra quyết định System One mã nguồn mở, được thiết kế như một giải pháp thay thế cục bộ, không tự hồi quy cho TypeSafe Jev. Tác giả tuyên bố mô hình đạt tốc độ suy luận dưới 15ms cho các tác vụ ra quyết định.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Dự 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 ARTEnglishSource-linked curation
A community post describing a game where Jev routes trains to stations in real time without a solver.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 58%CAT 90%
CHÍNH THỨCBẢN DỊCHTypeSafe AIHướng dẫn tham khảo này từ TypeSafe AI trình bày các phương pháp chuẩn hóa để trích xuất dữ liệu thời gian từ văn bản phi cấu trúc. Nó cung cấp các mẫu thiết yếu để nhà phát triển triển khai phân tích ngày tháng đáng tin cậy trong các ứng dụng AI.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 92%CAT 61%
The maze as JSON; Jev picks the turn at each junction in real time.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 58%CAT 99%
A resource explaining Jev Engineering methodology for AI agent development.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 53%CAT 67%
Công 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.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Dự 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 ARTEnglishSource-linked curation
Kho lưu trữ này cung cấp một triển khai giao dịch trực tiếp cho nền tảng Hyperliquid sử dụng Jev. Nó minh họa cách tích hợp logic giao dịch tự động với API của sàn giao dịch để thực hiện các hoạt động thị trường trong thời gian thực.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Dự án này khám phá hiệu suất của Jev thông qua chín thử nghiệm và 28 dự đoán với các tham số cố định. Nó đóng vai trò là một kho lưu trữ nghiên cứu có cấu trúc để phân tích các số liệu và kết quả cụ thể trong khuôn khổ Jev.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
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 HOLDFIT 58%CAT 98%
AgentRun leverages Jev for creating self-sufficient agent workflows.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 54%CAT 91%
aniolA speech analysis tool that evaluates 30-second speeches for pauses, filler words, and confidence, providing feedback for improvement.
EnglishJev HOLDFIT 6%CAT 47%
Tiện 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.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Grep by meaning, across languages. TypeSafe Jev scores every line against a meaning; combine meanings with AND/OR/NOT. 意味で探す grep。日本語で英語を、英語で日本語を検索できる.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 69%CAT 53%
Talk to your Mac. Local whisper.cpp + one Jev (TypeSafe) call per command + macOS automation.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 75%CAT 62%
CHÍNH THỨCBẢN DỊCHTypeSafe AITài liệu chính thức này cung cấp các tài liệu tham khảo cho TypeSafe Python SDK. Nó phác thảo các phương thức và cấu hình cần thiết để các nhà phát triển tích hợp các khả năng của TypeSafe AI vào các dự án dựa trên Python của họ.
JEVLAB ARTEnglishJev PASSFIT 95%CAT 100%
x.comJev is a System One model on OpenRouter that provides decisions with probabilities.
EnglishJev HOLDFIT 62%CAT 67%
jevscape cung cấp một bộ công cụ RuneBench cho Jev, bao gồm danh mục hành động giới hạn và bộ điều khiển chế độ tick. Nó bao gồm một bảng điều khiển trực tiếp được thiết kế để giúp các nhà phát triển giám sát và quản lý quy trình làm việc của tác nhân.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Dự án này cung cấp một khung đo kiểm cho phân tích thị trường sử dụng Jev. Nó minh họa cách các nhà phát triển có thể cấu trúc các đánh giá dựa trên dữ liệu trong hệ sinh thái Jev để thực hiện các tác vụ mô hình hóa tài chính.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Công cụ này sử dụng Jev để phân tích các phiên phát lại của người dùng nhằm xác định lỗi phần mềm. Nó trình diễn một quy trình làm việc tự động được thiết kế để tạo các yêu cầu kéo sửa lỗi, giúp đơn giản hóa quá trình gỡ lỗi.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
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.
EnglishJev HOLDFIT 12%CAT 53%
Typed, confidence-aware agent skill routing with TypeSafe Jev.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 75%CAT 62%
Kho 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.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
nader dabitJev's effectiveness in performing intent-based search within Gmail.
EnglishJev HOLDFIT 56%CAT 79%
CHÍNH THỨCBẢN DỊCHTypeSafe AITypeSafe 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 ARTEnglishJev PASSFIT 88%CAT 100%
An educational Jev-like visual inference experiment on Apple Silicon: shared context, direct candidate scoring, and local visual demos.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 43%CAT 71%
High-speed recursive AI Elo tournament engine powered by Jev and Swiss matchmaking.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 57%CAT 23%
Draw on a tldraw canvas with your voice and a pointing finger. Jev (TypeSafe System One) decides action, target and place in ~350 ms per spoken word.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 78%CAT 56%
Dự 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.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
CHÍNH THỨCBẢN DỊCHTypeSafe AITài liệu tham khảo chính thức này phác thảo các nguyên tắc cốt lõi của System One. Nó đóng vai trò là hướng dẫn cơ bản để hiểu khung kiến trúc và các mô hình thiết kế khái niệm được sử dụng trong hệ sinh thái TypeSafe AI.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
A tool that finds local makers using Jev, claiming high accuracy.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 37%CAT 57%
Uses Jev to decide which AI model to use before generating output, based on prompt and quality requirements.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 65%CAT 99%
CHÍNH THỨCBẢN DỊCHTypeSafe AITài liệu chính thức này từ TypeSafe AI cung cấp cái nhìn tổng quan cơ bản về các khái niệm học máy. Nó đóng vai trò là hướng dẫn nhập môn giúp người mới bắt đầu hiểu các nguyên tắc cốt lõi và thuật ngữ trong hệ sinh thái TypeSafe.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Jason LuA tool that improves end-to-end testing efficiency, completing tasks faster and cheaper than other models.
EnglishJev HOLDFIT 34%CAT 63%
blink là một công cụ sử dụng công nghệ Jev để hỗ trợ tìm kiếm trong cơ sở mã. Dự án này minh họa cách các nhà phát triển có thể tích hợp khả năng tìm kiếm ngữ nghĩa vào quy trình làm việc cục bộ để cải thiện việc điều hướng mã.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
tamaraDự án này trình bày một phương pháp nén tức thì cho Claude bằng cách triển khai hệ thống chấm điểm và lọc các lệnh gọi công cụ. Mục tiêu là cải thiện hiệu suất bằng cách quản lý chọn lọc dữ liệu được xử lý trong quá trình tương tác của tác nhân.
EnglishJev HOLDFIT 8%CAT 67%
SachinA community post exploring Jev's behavior in a game of Catan, where multiple Jevs struggle with negotiation.
EnglishJev HOLDFIT 59%CAT 97%
KaiA community post about using Jev to efficiently crawl job listings from company websites, significantly reducing time compared to an LLM.
EnglishJev HOLDFIT 62%CAT 94%
Gửi tài nguyên
한국어
日本語
Español
Français
Deutsch
简体中文
繁體中文
Português
Bahasa Indonesia
ไทย
Italiano
Türkçe
Polski
Русский
4 HIGHLIGHTS
BẢN DỊCH
Games & real time
Source-linked curation
Agents & browsers
Research & data
Decisions & routing
NỔI BẬT
Creative & growth
Tools & apps
Markets & experiments