Beim Hackathon "What would jev Do" von @adalagent haben wir an einer Laufzeit-Sicherheitsschicht für KI-Begleiter gearbeitet. Der Proof of Concept konzentriert sich auf psychische Gesundheitsunterstützung, bei der sowohl Anzeichen von Not als auch unangemessene KI-Antworten sorgfältig behandelt werden müssen.
Participated in the "What would jev Do" hackathon hosted by @adalagent Worked on a runtime safety layer for AI companions. The proof of concept focuses on mental health support, where both signs of distress and inappropriate AI replies need careful handling. You may refer to
Während live klinischer Konsultationen liefert ein Ambient-Scribe regelmäßig Transkripte an Jev, der eine medizinische Ontologie durchläuft, um Symptome zu klassifizieren, die Differenzialdiagnose zu aktualisieren, Behandlungen vorzuschlagen und Warnsignale in Echtzeit zu erkennen.
Der Autor zeigt, wie man einen Patienten nur mit dem Jev-Modell von TypeSafe AI und etwas Code für Fragen an den richtigen Arzt überweist, und weist darauf hin, dass während des Gesprächs kein LLM verwendet wird.
Ein Entwickler teilt die Erstellung einer Kalorien-Tracking-App mit Jev und hebt die sofortige Erfahrung hervor.
