THE JEV GUIDE · CURATED EDITION
Annonces, explications, démos et projets communautaires autour de TypeSafe Jev, organisés par thème. Chaque entrée renvoie à sa source sur X.
Sélection curée · Non exhaustive · Mise à jour manuelle
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D'après un test utilisateur, Jev renvoie des probabilités intermédiaires (0,1–0,9) dans environ 50 % des décisions binaires, contre 22 % pour Decisions API, qui tranche la plupart du temps avec des valeurs comme 0,02 ou 0,98.
Un utilisateur partage l'idée d'associer Jev à Grok 4.7 : Grok raisonne, Jev décide. Jev ne génère pas de texte ; il répond uniquement par oui/non, choix et notation, et ne peut donc choisir que parmi les réponses autorisées.
Soly invite chacun à partager ses usages de Jev.
Un utilisateur partage que sa Model 3 est trop ancienne pour cette fonctionnalité ; il utilise donc Jev de TypeSafe AI pour analyser le flux d'une caméra UniFi et jouer des sons d'ambiance effrayants, faire clignoter les lumières et klaxonner quand des personnes s'approchent de la voiture.
La discussion communautaire souligne que le coût par décision de Jev est très faible, mais qu'il faut mesurer le coût par tâche terminée, et non par appel.
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Une démo montrant comment utiliser AnyDecisionModel et Jev de TypeSafe AI pour cocher des éléments de liste via la voix.
Mike Taylor indique que la capacité à apprendre à Claude à poser de meilleures questions et à décomposer un problème est entraînable ; associé à Jev, le résultat est presque toujours à un facteur 2 de la réponse.
Mike Taylor partage que sur des questions à longue chaîne sans réponse publiée, Claude la résout dans ses traces de pensée, et Jev peut correspondre à ses estimations 1:1.
Mike Taylor partage une pratique où Claude décompose les questions et Jev estime les probabilités, permettant de résoudre mécaniquement par calcul approximatif.
L'auteur partage sa réflexion sur l'intégration progressive de Jev dans Agent Tower, des décorations basées sur l'ambiance des fils à la réduction des titres avec Jev.
Un utilisateur de la communauté prévient que Jev, utilisé comme juge, est fortement biaisé par la position et choisit souvent ce qui vient en premier.
L'auteur partage l'utilisation de Jev comme un petit modèle de sélection qui lit une tâche et renvoie l'exécuteur, le modèle, l'effort et si une approbation est nécessaire. Calibré sur 40 tâches réelles, toutes réussies.
