OPEN SOURCE · CURATED REPOSITORIES
Curated Jev SDKs, tools, demos, integrations, benchmarks, and research projects. Repository metrics come from GitHub; titles, summaries, and categories are editorial.
Classés par Stars GitHub
QuantDinger : système de trading IA avec intégration Jev System OneOpenByteInc/QuantDinger12 k
Liste sélectionnée de ressources Jevyibie/awesome-jev1,4 k
Apprendre l'architecture des agentshardness1020/learn-agent-architecture972
Awesome Jev par TypeSafeAnil-matcha/awesome-jev-by-typesafe808
Liste impressionnante d'outils pour Jevv-modal/awesome-jev-tools670Selon la hausse récente des Stars et l’activité
AnyJev : transformer n'importe quel LLM en modèle de décision style Jevnokia-applied-research/AnyJev+3Liste sélectionnée de ressources Jevyibie/awesome-jev+2
Von - Modèle de décision System One localwfzyx/von+2
Assistant de réponse WeChat (avec jugement Jev)jev-chat/jev-chat-windows+2
Projets Awesome Jevlogicrw/awesome-jev-projects+2
sysadarshsysadarsh/zerosweepUn moteur de triage autonome et un benchmark propulsé par le modèle Jev System One de TypeSafe AI, démontrant une classification de courrier à grande vitesse avec une confiance calibrée.
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.
arifulislamatarifulislamat/jev-benchmarkÉvalue Jev (typesafe/jev-1.13) via l'endpoint decisions d'OpenRouter, en comparant coût, latence et précision des décisions typées sur 100 tickets d'assistance avec Claude, GPT et Gemini.
Sunwood-ai-labsSunwood-ai-labs/jevdashJevDash est un benchmark de plateforme 2D basé sur Pygame qui évalue le modèle Jev de TypeSafe AI dans des scénarios de contrôle en temps réel, avec intégration Vercel AI Gateway.
planstack-aiplanstack-ai/jev-tetris-benchmarkUn benchmark reproductible de décisions Tetris qui appelle TypeSafe Jev / System One et Claude Haiku sur des plateaux identiques, démontrant l'intégration de Jev Choice via Vercel AI Gateway ou l'API TypeSafe.
robokrunchrobokrunch/jev-physical-aiBenchmark réel de TypeSafe Jev pour les flottes de robots et le matériel edge, avec 300 appels API mesurés, analyse des coûts et scripts reproductibles.
clduab11clduab11/jev-testBenchmark pré-enregistré testant si les scores de confiance de TypeSafe Jev décident de manière fiable de la recherche, des preuves et du support des citations pour un modèle local 2B ; inclut le harnais, l'outil d'audit et des résultats de bout en bout ouverts.
emretheusemretheus/jev-rag-benchmarkUn benchmark gratuit de re-ranking RAG et de couche de décision pour TypeSafe Jev 1.13, utilisant des pools de candidats figés, des IC bootstrap appariés et une calibration, comparé au cross-encoder NVIDIA et à la ligne de base sans re-ranking.
PsiACEPsiACE/dohnutsCe projet construit de petits modèles multimodaux pour des décisions directes et les compare à TypeSafe Jev et Laya dans sa fiche modèle.
instax-duttainstax-dutta/sysone-benchPremier benchmark indépendant en tête-à-tête des modèles de décision System One Laya et Jev sur des entrées identiques octet par octet, avec précision, ECE, gating et latence.
EnesDemir143EnesDemir143/jev-laya-benchmarkBenchmark local comparant TypeSafe Jev et Laya-MLX pour la classification structurée de problèmes. Utilise l'API Jev et les scores Noul.
DililianxiceDililianxice/jev-inner-speech-bciBenchmark reproductible évaluant Jev comme a priori sémantique pour le décodage intracortical de la parole intérieure. Il rapporte le signal d'efficacité d'entrée de Jev dans des interactions synthétiques et les limites du décodage neuronal sur données publiques.