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
19 dự án mã nguồn mở Jev
Bộ sưu tập này làm nổi bật 19 dự án mã nguồn mở sử dụng công nghệ Jev. Nó minh họa các ứng dụng thực tế đa dạng, từ các tác nhân AI tự động đến tương tác trò chơi, cung cấp cái nhìn tổng quan về cách các nhà phát triển tích hợp Jev vào hệ sinh thái phần mềm của họ.
x.comKhối Rubik tự giải
Dự án này giới thiệu một nguyên mẫu khối Rubik sử dụng Jev AI để tự giải quyết các bước di chuyển. Người tạo ra nó trình diễn một phương pháp mô phỏng cách giải quyết vấn đề của con người thay vì dựa vào các thuật toán tối ưu.
x.comXác thực nhãn hành động với Jev AI
Nghiên cứu này chứng minh cách Jev AI tự động hóa việc đảm bảo chất lượng cho các tập dữ liệu huấn luyện AI vật lý. Nó giới thiệu một phương pháp xác minh nhãn hành động ở quy mô lớn nhằm cải thiện độ tin cậy của các mô hình robot.
x.comjev.nu
Mô-đun Nushell này cung cấp giao diện cho API TypeSafe System One. Nó cho phép người dùng thực hiện các quyết định có kiểu dữ liệu được hỗ trợ bởi xác suất đã hiệu chỉnh trong môi trường shell.
github.comjev-column-race
Dự án này so sánh Jev với Gemini 3.8 Flash thông qua việc gắn nhãn 1.000 đánh giá ứng dụng. Tác giả khẳng định rằng việc triển khai Jev đạt tốc độ xử lý nhanh hơn đáng kể và chi phí thấp hơn so với mô hình Gemini.
github.comjev-phishing-bench
Kho lưu trữ này cung cấp một điểm chuẩn có thể tái lập để so sánh Jev và Claude Haiku 4.5 trên 2.000 email lừa đảo. Nó đánh giá các chỉ số hiệu suất như độ chính xác, hiệu chuẩn, độ trễ và chi phí để đo lường hiệu quả phát hiện.
github.comtenbin
tenbin cung cấp máy chủ MCP và kỹ năng tác nhân cho API TypeSafe AI System One. Công cụ này minh họa cách phân tách các đánh giá thành các câu hỏi lựa chọn, điểm số và Noul, thực hiện kiểm tra mã và hiệu chỉnh ngưỡng bằng dữ liệu được gắn nhãn.
github.commastra-jev-moderation
Dự án này cung cấp một hệ thống kiểm duyệt được tinh giản cho các tác nhân Mastra. Nó minh họa cách xử lý đầu vào trong một tệp duy nhất để duy trì tính an toàn của tác nhân và các tiêu chuẩn nội dung trong các tương tác tự động.
github.comtypesafe_ai Elixir SDK
Tài 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.
github.comtsai-civ2
Dự án thử nghiệm này trình diễn một tác nhân TypeSafe Jev đang chơi trò Civilization II gốc trong trình duyệt. Nó bao gồm một khung trò chơi hoàn chỉnh cung cấp xác suất hành động trực tiếp cho quá trình ra quyết định của tác nhân trong khi chơi.
github.comalmond-fastloop
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.
github.comhono-jev-router
Dự án này trình bày cơ chế định tuyến ngữ nghĩa cho framework web Hono. Nó sử dụng Jev để diễn giải và điều hướng các yêu cầu HTTP dựa trên ý nghĩa cơ bản thay vì các mẫu dựa trên đường dẫn truyền thống.
github.comJev Engineering là gì?
Tài liệu này giải thích phương pháp luận Jev Engineering, một cách tiếp cận có cấu trúc để phát triển các tác nhân AI. Nó trình bày các nguyên tắc cốt lõi và thực tiễn hệ thống nhằm cải thiện độ tin cậy và thiết kế chức năng của các hệ thống tự hành.
madewithjev.comjev-should-i-apply
Kho lưu trữ này cung cấp bản demo công khai về việc tích hợp Jev và TypeSafe AI. Dự án minh họa cách triển khai logic ra quyết định cho các quy trình ứng tuyển, đóng vai trò là tài liệu tham khảo thiết thực cho các nhà phát triển đang khám phá quy trình đánh giá tự động.
github.combeatjev
Trò chơi trên trình duyệt này thách thức người dùng cạnh tranh với Jev trong việc xác định tin nhắn rác. Nó đóng vai trò là một minh chứng tương tác về khả năng phân loại của Jev trong một kịch bản lọc mô phỏng.
github.compydantic-jev-examples
Kho 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.
github.comtypesafe-sdk-java
Client Java do cộng đồng phát triển này cung cấp giao diện không chính thức cho API TypeSafe System One. Tài nguyên này minh họa cách các nhà phát triển có thể tích hợp các dịch vụ TypeSafe vào ứng dụng Java bằng thư viện client có cấu trúc.
github.comĐiều khiển cánh tay robot MuJoCo
Dự án này trình diễn việc điều khiển cánh tay robot theo thời gian thực trong môi trường mô phỏng MuJoCo. Nó sử dụng quy trình ra quyết định hai bước để quản lý cả hành động và chuyển động của cánh tay robot.
x.comguard-jev
Dự án này đóng vai trò là sân chơi kiểm duyệt bình luận, nơi người dùng có thể nhập văn bản để quan sát cách Jev đánh giá và phân loại nội dung. Nó minh họa một ứng dụng thực tế cho việc ra quyết định tự động trong quản lý cộng đồng.
github.compi-jev
pi-jev là một bộ tiện ích mở rộng sử dụng Jev để cải thiện tương tác với Pi. Nó trình diễn các phương pháp nén ngữ cảnh có chọn lọc và định tuyến mô hình nhằm quản lý luồng thông tin và tối ưu hóa xử lý trong môi trường tác nhân.
github.comtypesafe-demo-mcp
Kho lưu trữ này cung cấp một triển khai máy chủ MCP hiển thị các đánh giá TypeSafe System One, bao gồm noul, choice và score, dưới dạng các công cụ cho tác nhân. Nó minh họa cách tích hợp dữ liệu đánh giá có cấu trúc vào quy trình làm việc của tác nhân.
github.comjev-trace-classifier
Dự 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.
github.comJevals
Jevals cung cấp môi trường thử nghiệm cục bộ để đánh giá các yêu cầu Jev. Dự án này minh họa cách người dùng có thể tinh chỉnh chất lượng đầu ra bằng cách áp dụng các thao tác nguyên thủy trong quy trình phát triển được kiểm soát.
x.comCông cụ phát hiện nội dung rác do AI viết
Công cụ này sử dụng Jev để xác định và gắn cờ các văn bản chất lượng thấp do Opus tạo ra. Nó đóng vai trò như một trợ lý biên tập tự động được thiết kế để giúp người dùng lọc bỏ các nội dung lặp lại hoặc thiếu tính nguyên bản do AI tạo ra.
x.comopenpoke-meets-jev
Dự án này thay thế Claude Sonnet bằng Jev để đưa ra quyết định trong OpenPoke. Nó cung cấp một khung so sánh A/B và bao gồm kết quả của một thử nghiệm đối kháng với hơn 43.000 yêu cầu để đánh giá cổng tiêm.
github.comtranscript-scorecard
Dự án này trình diễn một hệ thống chấm điểm cuộc gọi hỗ trợ trực tiếp sử dụng TypeSafe AI và Effect. Nó giới thiệu cách triển khai full-stack với SQLite, React, Vite và Turborepo để quản lý các quy trình đánh giá bản ghi tự động.
github.comopenjev trên Qwen 4B
Dự 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.
x.comĐịnh dạng bảng tính ngữ nghĩa
Công cụ này minh họa cách Jev áp dụng định dạng ngữ nghĩa cho dữ liệu bảng tính. Nó cung cấp các đề xuất cấu trúc tự động và phác thảo các lộ trình tích hợp tiềm năng với các nền tảng khác để cải thiện quy trình làm việc.
x.comCyber-Breach: The Jev Protocol
Dự án này giới thiệu một trò chơi chiến đấu đấu trường cyberpunk chiến thuật. Nó chứng minh việc tích hợp mô hình ra quyết định TypeSafe AI Jev System One để quản lý cơ chế trò chơi và các hành vi AI chiến lược.
github.comTích hợp trình duyệt OpenCode với Jev
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.
x.comjev-playground
Dự án này khám phá liệu mô hình Hệ thống Một có thể điều hướng việc tạo nhạc hiệu quả hay không. Nó trình bày quy trình làm việc nơi Jev chọn các kế hoạch bằng cách sử dụng enum để kết xuất bản nhạc, âm thanh và tệp MIDI.
github.comThành phố trên lưng cá voi
Trò chơi mô phỏng này yêu cầu người chơi quản lý một thành phố được xây dựng trên lưng cá voi. Nó trình diễn một khung ra quyết định tích hợp với GPT-6 Astra và H3 Max để duy trì sự sống cho khu định cư.
x.comtypesafe-go
SDK Go không chính thức này cung cấp giao diện có cấu trúc để tương tác với TypeSafe AI. Nó minh họa các mẫu triển khai để xử lý phản hồi có kiểu, quản lý việc thử lại yêu cầu và duy trì ngữ cảnh trong các ứng dụng Go.
github.comOpenJev
OpenJev cung cấp một API ra quyết định lấy cảm hứng từ Jev sử dụng các khái niệm của TypeSafe.ai. Dự án bao gồm các nguyên hàm lựa chọn, điểm số và noul cùng với SDK cho Python và TypeScript, đóng vai trò là khung thử nghiệm logic ra quyết định.
github.comcitation-verifier
Dự án này trình bày quy trình xác minh các trích dẫn học thuật. Nó sử dụng Claude để trích xuất các câu trích dẫn hỗ trợ và Jev để chấm điểm sự phù hợp giữa trích dẫn và tài liệu gốc, cuối cùng cần sự giám sát của con người để xác nhận độ chính xác.
github.comjev-snake
Dự án thử nghiệm này trình diễn một cách triển khai trò chơi Snake nơi công cụ trò chơi áp dụng các quy tắc xác định. Nó cho thấy cách Jev AI xử lý dữ liệu trạng thái có cấu trúc để đưa ra quyết định di chuyển trong mỗi vòng lặp.
github.com
