Vorab registrierter Benchmark, der testet, ob die Konfidenzwerte von TypeSafe Jev zuverlässig über Suche, Belege und Zitatstützung für ein lokales 2B-Modell entscheiden; enthält Harness, Audit-Tool und offene End-to-End-Ergebnisse.
仓库是预注册基准测试，明确使用 TypeSafe Jev 的 API 作为决策模型，包含 Jev 置信度评测、可运行 harness、审计工具和端到端结果，主题也包含 typesafe、jev、system-one。
sysadarshsysadarsh/zerosweepEine autonome Triage-Engine und Benchmark, angetrieben vom Jev System One Modell von TypeSafe AI, die Hochgeschwindigkeits-E-Mail-Klassifizierung mit kalibrierter Konfidenz demonstriert.
JevalsJevals/jevals-dataUnabhängige Benchmark-Daten, die TypeSafe AIs Jev (System One Modell) mit mehreren LLMs in Entscheidungs-Score, Genauigkeit, Kalibrierung, Kosten und Latenz vergleichen.
NearCaiNearCai/JevLightEin CityFlow-basiertes Framework für die Verkehrssignalsteuerung, das TypeSafe Jev und OpenAI-kompatible LLM-Controller zusammen mit regelbasierten und Reinforcement-Learning-Baselines über dieselbe Simulationspipeline bewertet.
