Trois expériences mesurées sur l'hallucination en RAG : vérification des citations, Jev de TypeSafe et STAIR d'IBM. Plus de 850 questions notées, réponses brutes incluses.
仓库包含对TypeSafe AI Jev模型在RAG场景中的多项实测评估（幻觉抑制、重排序、路由、重试决策），提供详细报告与可复现数据，属于实质性测试研究。
JevalsJevals/jevals-dataDonnées de référence indépendantes comparant Jev (modèle System One) de TypeSafe AI à plusieurs LLM sur le score de décision, la précision, la calibration, le coût et la latence.
ReallyArtificialReallyArtificial/stuntdoubleUn proxy Node sans dépendance qui transmet les requêtes à TypeSafe Jev tout en faisant prendre des décisions parallèles par des modèles locaux (Kev, Laya), et génère un rapport sur la possibilité de remplacer Jev.
NearCaiNearCai/JevLightUn cadre de contrôle des feux de circulation basé sur CityFlow qui évalue les contrôleurs LLM compatibles TypeSafe Jev et OpenAI, avec des références basées sur des règles et sur l'apprentissage par renforcement, via le même pipeline de simulation.
