Au hackathon "What would jev Do" organisé par @adalagent, nous avons travaillé sur une couche de sécurité d'exécution pour les compagnons IA. La preuve de concept se concentre sur le soutien en santé mentale, où les signes de détresse et les réponses IA inappropriées doivent être traités avec soin.
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
Lors de consultations cliniques en direct, un scribe ambiant fournit périodiquement des transcriptions à Jev, qui parcourt une ontologie médicale pour classer les symptômes, mettre à jour le diagnostic différentiel, suggérer des traitements et identifier les signaux d'alerte en temps réel.
L'auteur montre comment orienter un patient vers le bon médecin en utilisant uniquement le modèle Jev de TypeSafe AI et un peu de code pour poser des questions, en précisant qu'aucun LLM n'est utilisé pendant la conversation.
Un développeur partage la création d'une application de suivi des calories avec Jev, soulignant son expérience instantanée.
