Gửi tài nguyên
English
한국어
日本語
Español
Français
Deutsch
简体中文
繁體中文
Português
Bahasa Indonesia
ไทย
Italiano
Türkçe
Polski
Русский
Quay lại phòng thí nghiệmJEVLAB / FIELD NOTES
Mới từ phòng thí nghiệm
Danh sách đọc theo ngày về các tài nguyên mới được thêm vào và TIN TỨC JEVLAB. Hãy quay lại để xem những gì đã thay đổi hoặc theo dõi nguồn cấp RSS trong trình đọc của riêng bạn.
Ghi nhớ lần truy cập này trên trình duyệt này để làm nổi bật các bổ sung mới vào lần sau. Không đăng nhập hoặc theo dõi trên nhiều thiết bị.
Ngày hiển thị khi một mục có sẵn trong JEVLAB, theo giờ UTC, không phải khi nguồn gốc của nó được xuất bản. Các chỉnh sửa chỉ dành cho dịch thuật không được tính là tài nguyên mới.
36
jev-spam-eval
Dự án này khám phá việc lọc thư rác zero-shot bằng cách sử dụng các câu hỏi TypeSafe Jev Noul. Nó cung cấp một phân tích so sánh với các cơ sở TF-IDF để đánh giá hiệu suất phân loại trong các tác vụ lọc văn bản.
github.compi-jev-skill-picker
Công cụ này sử dụng các khả năng đánh giá của Jev để xếp hạng các kỹ năng của tác nhân Pi cho các nhiệm vụ cụ thể. Nó chứng minh một phương pháp tối ưu hóa hiệu suất tác nhân bằng cách khớp các khả năng chuyên biệt với yêu cầu người dùng thông qua đánh giá có hệ thống.
github.comgot-jev
Dự án bằng chứng khái niệm này khám phá việc tích hợp Jev TypeSafe AI thông qua chủ đề Game of Thrones. Nó minh họa cách các mô hình dữ liệu có cấu trúc có thể được sử dụng trong bối cảnh ứng dụng dựa trên tường thuật.
github.comomp-jev-compaction
Công cụ này minh họa phương pháp giảm bớt ngữ cảnh dựa trên điểm số Jev trong môi trường omp. Nó quản lý luồng dữ liệu thông qua các nền tảng TypeSafe hoặc OpenRouter để tối ưu hóa việc sử dụng ngữ cảnh cho các tác nhân AI.
github.compi-typesafe
Dự án này cung cấp một tiện ích mở rộng tác nhân lập trình được xây dựng trên API TypeSafe AI System One. Nó minh họa cách tích hợp cơ sở hạ tầng dựa trên Jev vào quy trình phát triển để hỗ trợ các tác vụ lập trình tự động.
github.comtypesafe-ai
Thư viện Rust này cung cấp các client có kiểu dữ liệu an toàn cho các dịch vụ AI, hỗ trợ cả backend bất đồng bộ và đồng bộ. Nó minh họa cách triển khai các cơ chế thử lại có thể quan sát để cải thiện độ tin cậy của tương tác ứng dụng AI.
github.comjev_local
Dự án này khám phá tính khả thi của việc chạy các quy trình làm việc dựa trên Jev bằng cách sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn cục bộ. Nó cung cấp một khung làm việc để người dùng thử nghiệm các triển khai ngoại tuyến và riêng tư của kiến trúc Jev trên phần cứng của riêng họ.
github.comjev-model-router
Plugin này tích hợp với Claude Code và các công cụ khác để chọn mô hình AI dựa trên logic quyết định Jev và giá của OpenRouter. Nó nhằm mục đích cân bằng giữa trí thông minh, tốc độ và chi phí cho các tác vụ.
github.comtypesafe-dotnet-sdk
SDK .NET do cộng đồng phát triển này cung cấp giao diện cho API TypeSafe AI System One. Nó cho phép các nhà phát triển triển khai các câu hỏi noul, choice và score có kiểu dữ liệu, đồng thời nhận phản hồi có cấu trúc với điểm tin cậy.
github.comtsai-sc
Dự án này trình bày phương pháp điều khiển phiên bản shareware gốc của StarCraft bằng TypeSafe Jev. Nó sử dụng mô phỏng đầu vào bàn phím và chuột dựa trên xác suất hành động đã ghi để tương tác với môi trường trò chơi.
github.comJev: Quyết định có kiểu
Hướng dẫn này giải thích cách tiếp cận của Jev để đưa ra các quyết định có kiểu thay vì xử lý văn bản. Nó minh họa cách các nhà phát triển có thể triển khai logic an toàn kiểu để cải thiện độ tin cậy trong các luồng công việc tự động.
flaviocopes.comChấm điểm quảng cáo video tự động
Công cụ này sử dụng Maxfusion và Jev để đánh giá từng cảnh quay trong quảng cáo video. Người tạo khẳng định hệ thống xử lý hàng trăm quảng cáo trong vài phút, chứng minh phương pháp phân tích nội dung hình ảnh nhanh chóng và chấm điểm tự động.
x.comjev-search
Công cụ CLI Python này trình bày một phương pháp thử nghiệm để tìm kiếm dòng ngữ nghĩa bằng cách sử dụng TypeSafe Jev và OpenRouter. Nó cung cấp một giao diện nhẹ để truy vấn dữ liệu mà không cần các phụ thuộc thời gian chạy phức tạp.
github.comĐịnh tuyến prompt Starchild
Starchild sử dụng Jev để phân loại prompt theo thời gian thực. Nhà phát triển tuyên bố rằng giải pháp này giúp giảm chi phí vận hành xuống 20 lần và tăng tốc độ xử lý lên 6 lần, với thời gian xử lý trung bình là 140ms.
x.combrowser-ai
Dự án này minh họa một tác nhân trình duyệt Jev được triển khai bằng Go, kết nối với một phiên bản Chrome thực tế. Nó cung cấp một khung làm việc để tự động hóa các tác vụ web bằng cách kết hợp môi trường thực thi Go với các khả năng tự động hóa trình duyệt.
github.comdecider
Dự 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.
github.comtoolgate
toolgate cung cấp một lớp bảo mật cho các lệnh gọi công cụ và MCP của tác nhân. Nó cho phép các nhà phát triển triển khai quy trình cho phép, từ chối hoặc phê duyệt thủ công thông qua TypeSafe Jev để quản lý quyền truy cập vào các công cụ bên ngoài.
github.comsystem-one-open
Dự 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.
github.comKiểm thử ngược thị trường chứng khoán Đan Mạch
Dự án này trình bày phương pháp kiểm thử ngược dựa trên phân tích cảm xúc cho thị trường chứng khoán Đan Mạch năm 2025. Nó minh họa cách Jev có thể tổng hợp các nguồn dữ liệu đa dạng để thực hiện phân tích tài chính với chi phí thấp.
x.comopenjev
Dự 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.
github.comTrò chơi Subway Surfers với Jev
Bản demo này giới thiệu Jev quản lý nhiều phiên bản Subway Surfers cùng một lúc. Người tạo tuyên bố hệ thống đạt được tốc độ chơi cao trên 50 phiên đồng thời với chi phí thấp, mặc dù các số liệu hiệu suất này chưa được xác minh độc lập.
x.comjev-tetris
Dự án này trình bày một bản demo trực quan của trò chơi Tetris, trong đó Jev được sử dụng để xác định vị trí đặt các khối. Đây là một ví dụ thử nghiệm về việc tích hợp logic TypeSafe vào các cơ chế trò chơi cổ điển.
github.comis-malicious
Công cụ này sử dụng Jev để quét cơ sở mã nhằm tìm kiếm các hành vi lừa đảo hoặc đánh cắp dữ liệu. Nó báo cáo các tệp và dòng mã đáng ngờ, giúp người dùng xem xét các rủi ro bảo mật tiềm ẩn trước khi thực thi mã.
github.comTích hợp công cụ gợi ý Jev
Nghiên cứu này trình bày cách Jev tích hợp vào các hệ thống gợi ý. Người tạo khẳng định mô hình này tạo ra hơn 70 gợi ý cá nhân hóa cho mỗi người dùng, đồng thời trích dẫn chi phí vận hành cụ thể trên mỗi người dùng cho việc triển khai.
x.comTự nhất quán: lựa chọn
Hướng 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.
docs.typesafe.aiBáo cáo xây dựng Jev
Báo 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.
madewithjev.comNhật ký thay đổi SDK TypeSafe
Tài 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.
docs.typesafe.aiTác nhân Jido chơi Tic-Tac-Toe
Bản trình diễn này cho thấy các tác nhân Jido sử dụng Jev để thực hiện các nước đi trong trò chơi Tic-Tac-Toe. Đây là một ví dụ thực tế về cách Jev có thể được áp dụng để điều phối các quy trình ra quyết định trong môi trường trò chơi đa tác nhân.
x.comKiểm thử trình duyệt đối kháng song song
Dự án này trình bày một bộ kiểm thử đối kháng dựa trên trình duyệt chạy song song quy mô lớn để đánh giá các bản phát hành phần mềm. Người tạo khẳng định phương pháp này cho phép kiểm thử tự động tiết kiệm chi phí bằng cách chạy nhiều trình duyệt cùng lúc.
x.comTrustGate
TrustGate là một cổng thông tin về độ tin cậy và an toàn cho truyền thông độc lập sử dụng TypeSafe Jev. Công cụ này giới thiệu một khung làm việc để quản lý kiểm duyệt nội dung và các giao thức an toàn trong môi trường truyền thông phi tập trung thông qua các quy trình xác thực kiểu an toàn.
github.comOpenvons
Openvons là một lớp ra quyết định được thiết kế để xử lý văn bản, hình ảnh và lệnh thoại tiếng Nhật. Dự án này minh họa phương pháp tạo phản hồi xác suất dựa trên một tập hợp các lựa chọn hạn chế.
github.comJev trên Netlify AI Gateway
Tích hợp này cho phép Jev hoạt động trong môi trường Netlify AI Gateway. Nó minh họa quy trình cấu hình đơn giản hóa để triển khai các quy trình làm việc dựa trên Jev trực tiếp thông qua cơ sở hạ tầng Netlify.
netlify.comTổng quan về kiến trúc Jev
Các ghi chú kỹ thuật này trình bày chi tiết kiến trúc của Jev, tập trung cụ thể vào việc triển khai xử lý song song và khả năng xuất xác suất mà không cần dựa vào phương pháp tạo văn bản truyền thống.
x.comtypesafe-sdk-go
Kho lưu trữ này cung cấp một SDK Go không chính thức để tương tác với các dịch vụ TypeSafe AI. Nó minh họa cách các nhà phát triển có thể tích hợp chức năng TypeSafe AI vào các ứng dụng dựa trên Go thông qua giao diện máy khách có cấu trúc.
github.comopenjev-sglang
Dự án này cung cấp một API công khai tương thích với Jev sử dụng các mô hình mở. Nó chứng minh một phương pháp để đạt được khả năng xử lý song song nhanh chóng cho các quy trình làm việc dựa trên Jev bằng khung sglang.
x.comotto
otto là một tác nhân mã nguồn mở dành cho macOS và Windows cho phép tương tác máy tính tự nhiên. Nó sử dụng TypeSafe Jev, OCR cục bộ và lập kế hoạch chọn lọc để thực hiện các tác vụ trực tiếp trên môi trường máy tính để bàn.
github.com
