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 cung cấp một môi trường sử dụng máy tính dựa trên trình duyệt tích hợp Chrome DevTools với TypeSafe Jev. Nó đóng vai trò là nền tảng thử nghiệm cho tiêu chuẩn Browser Use Olympics nhằm đánh giá hiệu suất của các tác nhân trong các tác vụ điều hướng web tự động.
JEVLAB ART
EnglishCông 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 ARTEnglishDự án này trình diễn việc sử dụng Jev để thực hiện các lệnh giọng nói thời gian thực nhằm điều khiển trình duyệt. Người tạo tuyên bố hệ thống xử lý giọng nói thành các thao tác trình duyệt trong 300 mili giây với chi phí thấp.
JEVLAB ARTEnglish
Hiroyuki OtaJev plays Puyo Puyo. A community post describing an experiment where Jev makes decisions in a game by evaluating board states and strategies.
日本語Dự án này trình diễn một ứng dụng thú vị của công nghệ Jev để cung cấp các câu trả lời ngẫu nhiên cho câu hỏi của người dùng. Nó hoạt động như một công cụ giải trí kỹ thuật số, cho thấy cách Jev có thể được tích hợp vào các giao diện ra quyết định tương tác.
JEVLAB ARTEnglishTài nguyên này giới thiệu hệ thống TypeSafe Jev, một lớp mô hình mới tập trung hoàn toàn vào việc ra quyết định. Nó cung cấp bản tóm tắt kỹ thuật bao gồm API, khung đánh giá, triển khai bộ điều hợp và tích hợp kỹ năng cho các nhà phát triển.
JEVLAB ARTEnglishjev-seo là một bộ công cụ CLI và máy chủ MCP dựa trên Rust được thiết kế cho các tác vụ SEO và GEO ưu tiên tác nhân. Nó sử dụng TypeSafe Jev System One và DuckDuckGo để cung cấp thông tin chi tiết dựa trên tìm kiếm thay thế cho các nền tảng SEO thương mại.
JEVLAB ARTEnglishA visual TypeSafe demo where Jev chooses verified Tetris placements.
JEVLAB ARTEnglishGuardrails for LLM apps in one API call. Prompt injection, jailbreaks, leaks, unsafe content. Built on TypeSafe Jev. MIT.
JEVLAB ARTEnglish
Sim AudienceThử nghiệm này giới thiệu việc sử dụng Jev để thực hiện kiểm thử A/B trên 4.000 hồ sơ nhân khẩu học khác nhau. Nó chứng minh khả năng của nền tảng trong việc xử lý và đánh giá hiệu suất nội dung trước một lượng khán giả mô phỏng lớn.
Englishjev-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.
JEVLAB ARTEnglish
Sawyer HoodJev automates the filling of prompt boxes by selecting appropriate agents, models, or computers for specific tasks.
EnglishTypeSafe AITài liệu tham khảo chính thức của TypeSafe AI này giải thích các kỹ thuật khôi phục cấu trúc. Nó trình bày cách phân tích và định dạng các đầu ra không có cấu trúc của mô hình một cách đáng tin cậy thành các cấu trúc dữ liệu nhất quán.
JEVLAB ARTEnglish
Jarrod Wattsjev-trader trình diễn một bot giao dịch tự động sử dụng Jev để phân tích nguồn cấp dữ liệu giá tài sản. Dự án cho thấy cách mô hình đưa ra quyết định mua và bán và thực hiện các giao dịch tài chính thực tế dựa trên logic của nó.
EnglishDự 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.
JEVLAB ARTEnglish
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.
English
x.comA community post explaining Jev's role in improving agent efficiency and cost-effectiveness.
JEVLAB ARTEnglishHướng dẫn này trình bày cách tích hợp Jev vào quy trình lập trình dựa trên tác nhân. Người tạo tuyên bố rằng thiết lập này đạt được hiệu quả chi phí cao hơn cho các tác vụ phát triển tự động so với các vòng lặp tác nhân tiêu chuẩn.
English
Max BladeDự án này giới thiệu một trợ lý môi trường được xây dựng bằng Jev, hoạt động mà không cần từ khóa đánh thức. Nó sử dụng phân tích xác suất để xác định ý định của người dùng, nhằm tạo ra mô hình tương tác tự nhiên hơn.
EnglishTài 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.
JEVLAB ARTEnglishDự án này tích hợp Jev vào trò chơi Chrome Dino cổ điển để cung cấp điểm số quyết định theo thời gian thực. Nó minh họa cách logic bên ngoài có thể ảnh hưởng đến cơ chế trò chơi bằng cách hiển thị các chỉ số đánh giá trực tiếp trong khi chơi.
JEVLAB ARTEnglishBằng chứng khái niệm này minh họa việc kiểm duyệt âm thanh có độ trễ thấp bằng cách tích hợp các quyết định định kiểu Jev với ffmpeg. Nó cho thấy cách ra quyết định có cấu trúc có thể được áp dụng vào các quy trình xử lý phương tiện thời gian thực.
JEVLAB ARTEnglishVisual Jev lab for multiple games and emulator platforms.
JEVLAB ARTEnglishLeonardo 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.
PortuguêsDự 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.
JEVLAB ARTEnglish
nader dabitJev's effectiveness in performing intent-based search within Gmail.
EnglishAgentRun leverages Jev for creating self-sufficient agent workflows.
JEVLAB ARTEnglishDự án này trình diễn khả năng điều khiển robot chính xác bằng Jev. Nó cung cấp các bản xem trước dựa trên vật lý và các tác vụ LIBERO có thể cấu hình để giúp người dùng thử nghiệm với thao tác robot và môi trường mô phỏng.
JEVLAB ARTEnglishBản trình diễn này cho thấy Jev chơi Connect Four trong môi trường OmarchyLinux. Dự án làm nổi bật sự tích hợp của các vòng lặp ra quyết định thời gian thực cùng với quản lý trạng thái có cấu trúc để thực thi logic trò chơi.
JEVLAB ARTEnglishDự án dành cho nhà phát triển này trình bày cơ chế lọc cho Jev giúp xử lý kết quả công cụ trước khi đưa vào mô hình. Mục tiêu là cải thiện hiệu quả vận hành trong các hệ thống dựa trên tác nhân.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe AITài nguyên chính thức này cung cấp hồ sơ theo trình tự thời gian về các bản cập nhật và sửa đổi đối với SDK TypeSafe. Đây là tài liệu tham khảo chính để các nhà phát triển theo dõi lịch sử phiên bản và xác định các thay đổi cụ thể trên nền tảng.
JEVLAB ARTEnglishjevscape 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 ARTEnglishCommunity Rails integration on the typesafe-sdk gem: configuration, persisted usage and cost telemetry, and opt-in confidence policies.
JEVLAB ARTEnglishDự án phòng thí nghiệm này trình diễn khả năng tự hành của nhiều máy bay không người lái bằng cách sử dụng cơ chế ra quyết định phản xạ TypeSafe Jev. Nó khám phá cách các hành động phản xạ này có thể kết hợp với hướng dẫn chiến lược Hệ thống 2 tùy chọn.
JEVLAB ARTEnglishzcode-jev cung cấp một lớp đánh giá có kiểu cho các tác nhân lập trình. Nó đóng vai trò là cổng kết nối giữa tài liệu yêu cầu sản phẩm và triển khai, cung cấp một khung làm việc độc lập với nhà cung cấp cho các quy trình Jev.
JEVLAB ARTEnglish
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 ARTEnglishKho 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.
JEVLAB ARTEnglish
0xCodilaA setup using Jev and GrokBot to route AI agent tasks efficiently, reducing costs and execution time with a seven-step configuration process.
EnglishSDK Java không chính thức này cung cấp khả năng tích hợp với TypeSafe Jev và Vercel AI Gateway. Nó minh họa cách triển khai các dịch vụ này trong ứng dụng Spring Boot bằng cách sử dụng WebClient để giao tiếp mạng.
JEVLAB ARTEnglish
x.comExplains Jev's advantages over older LLMs in decision-making and building.
EnglishCommunity .NET SDK for the TypeSafe AI System One API — typed noul, choice, and score questions with structured, confidence-scored answers. Not affiliated with TypeSafe AI.
JEVLAB ARTEnglishTài 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.
JEVLAB ARTEnglish
omar ✌️Dự án này trình diễn một hệ thống được thiết kế để ghi lại các chuỗi điều hướng giao diện người dùng theo yêu cầu. Nó sử dụng khả năng xử lý của Jev để tự động hóa việc ghi lại luồng UI, cung cấp công cụ để tài liệu hóa và phân tích trải nghiệm kỹ thuật số tương tác.
EnglishDự 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.
JEVLAB ARTEnglishUses Jev to decide which AI model to use before generating output, based on prompt and quality requirements.
JEVLAB ARTEnglishHunch 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.
JEVLAB ARTEnglishTài nguyên này minh họa các khả năng chức năng của Jev trong môi trường tự động hóa trình duyệt. Nó cung cấp cái nhìn thực tế về cách hệ thống xử lý các tác vụ hỗ trợ và quy trình điều hướng cụ thể, làm cơ sở để đánh giá hiệu suất trong các tình huống web thực tế.
EnglishDự án này trình diễn việc tích hợp Jev để quản lý các quyết định lái xe trong giao diện trò chơi đua xe. Nó nhấn mạnh một cách tiếp cận thử nghiệm để sử dụng logic tự chủ cho các đầu vào điều khiển thời gian thực trong môi trường mô phỏng.
JEVLAB ARTEnglishDự 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.
JEVLAB ARTEnglishCascade 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.
JEVLAB ARTEnglish
AI Builder ClubCông cụ jev-browser cung cấp cho các tác nhân khả năng duyệt web. Dự án này minh họa cách một tác nhân có thể tự động truy cập các trang web và đưa ra quyết định nhấp chuột bằng cách diễn giải nội dung hình ảnh trên màn hình để hoàn thành nhiệm vụ.
EnglishValidated enhancement pack for MiniMax Code CLI on arm64 DGX Spark + local GLM-5.3-EXL3: TUI scrollbar + context-meter patches, compaction repair for local vLLM, Jev Ultrafast + Playwright MCP browser integration, real usage ledger.
JEVLAB ARTEnglishDự án này trình bày một phương pháp nén ngữ cảnh nguyên văn sử dụng quy trình ra quyết định TypeSafe Jev. Nó cung cấp một cách tiếp cận thử nghiệm để tối ưu hóa việc xử lý dữ liệu trong các kiến trúc tác nhân dựa trên Jev.
JEVLAB ARTEnglishỨng dụng web này trình diễn cách Jev chơi cờ vua với các LLM khác nhau, Stockfish hoặc người chơi thực tế. Nó cung cấp giao diện trực quan để theo dõi các nước đi trực tiếp, xem xác suất nước đi của Jev và quản lý lịch sử ván đấu.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ mã nguồn mở này cung cấp cơ chế để hiệu chỉnh các ngưỡng tin cậy trong hệ thống Jev. Nó trình bày một cách tiếp cận thực tế để người dùng điều chỉnh độ nhạy nhằm căn chỉnh đầu ra của mô hình với các yêu cầu vận hành cụ thể.
JEVLAB ARTEnglishLet Jev (TypeSafeAI) solve 2048.
JEVLAB ARTEnglishBenchmarks and a playground for TypeSafe's Jev (System One) model: chess, and who-is-the-player-talking-to for speech-to-text game NPCs.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ giao diện dòng lệnh này cho phép người dùng thực hiện các đánh giá đã hiệu chỉnh như xếp hạng, chấm điểm và phân loại trực tiếp từ shell. Nó thể hiện cách tiếp cận công thái học cho các tác nhân tương tác với quy trình làm việc TypeSafe Jev.
JEVLAB ARTEnglishA developer project where Jev assists in browsing by selecting actions, with an LLM planning and citing sources.
JEVLAB ARTEnglishHigh-speed recursive AI Elo tournament engine powered by Jev and Swiss matchmaking.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe's Jev plays Atari Pong. One typed Choice question per frame, no coordinates sent to the model.
JEVLAB ARTEnglishA 30-minute internal session on Jev attended by over 50 engineers, generating more than 50 product ideas.
JEVLAB ARTEnglishA simple Spring Boot 4 starter for TypeSafe Jev using Spring MVC and RestClient.
JEVLAB ARTEnglishSDK Go do cộng đồng phát triển này cung cấp giao diện cho API TypeSafe System One. Nó hỗ trợ kiểu dữ liệu cho các câu hỏi Choice, Score và Noul, đồng thời tích hợp sẵn các cơ chế thử lại, quản lý ngữ cảnh và xử lý lỗi có cấu trúc.
JEVLAB ARTEnglishA small, type-safe client for asking AI questions about your data, powered by TypeSafe Jev.
JEVLAB ARTEnglishBáo cáo này trình bày chi tiết tất cả các bản dựng Jev công khai trong tuần đầu tiên. Nó tổng hợp siêu dữ liệu kho lưu trữ, thời gian thực hiện và các chỉ số chi phí, đóng vai trò là tài liệu nghiên cứu về hoạt động ban đầu và mô hình phát triển.
JEVLAB ARTEnglishTürkçe ve İngilizce doğal konuşmayla Windows 10/11 bilgisayar kontrolü: OpenAI Realtime, local Whisper, Jev, UI Automation ve Playwright.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ trình duyệt lai này sử dụng LLM để phân tách mục tiêu người dùng thành các tác vụ con có thể kiểm chứng. Jev chọn các hành động và phần tử DOM cụ thể, được Playwright thực thi để tự động hóa tương tác web.
JEVLAB ARTEnglishDự án này trình bày một kiến trúc lập trình lai, trong đó Hệ thống 2 xử lý logic phức tạp còn Hệ thống 1 dựa trên Jev quản lý các phản xạ thực thi nhanh chóng. Nó khám phá sự cân bằng giữa suy luận cấp cao và phản hồi tự động tức thì.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe AITài liệu tham khảo này từ TypeSafe AI giải thích cách triển khai các hệ thống phân loại phân cấp. Nó trình bày cách cấu trúc các hệ thống phân loại dữ liệu để cải thiện độ chính xác của mô hình khi phân loại thông tin phức tạp vào các nhãn đa cấp.
JEVLAB ARTEnglishTài liệu nghiên cứu này khám phá sự tích hợp giữa Jev và các mô hình Hệ thống Một. Nó cung cấp cái nhìn tổng quan có cấu trúc về các khung lý thuyết và ứng dụng khái niệm, đóng vai trò là tài nguyên giáo dục liên tục cho những người nghiên cứu kiến trúc AI tiên tiến và quy trình ra quyết định.
JEVLAB ARTEnglish
RanjanAskJev là một dự án cộng đồng cho phép duyệt web rảnh tay. Nó trình diễn quy trình làm việc trong đó Jev xử lý các thao tác trình duyệt trong khi Claude quản lý hội thoại, giúp người dùng điều khiển việc duyệt web bằng lệnh.
English
Gửi tài nguyên
한국어
Español
Français
Deutsch
简体中文
繁體中文
Bahasa Indonesia
ไทย
Italiano
Türkçe
Polski
Русский
4 HIGHLIGHTS
Agents & browsers
4
Tools & apps
Start here
Games & real time
Decisions & routing
Markets & experiments
Research & data
Devices & robotics
Creative & growth