vllm2jev
Skrip ringan yang mengadaptasi layanan vLLM ke antarmuka bergaya Jev, memungkinkan keputusan Choice, Score, dan Noul melalui logprobs.
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.
Diurutkan berdasarkan GitHub Stars
Berdasarkan pertumbuhan Star dan aktivitas terbaru
Skrip ringan yang mengadaptasi layanan vLLM ke antarmuka bergaya Jev, memungkinkan keputusan Choice, Score, dan Noul melalui logprobs.
Menggunakan model Jev (System One) dari TypeSafe AI untuk menggerakkan peramban ego lite: satu tabel elemen terindeks sebagai masukan, satu operasi dan target keluaran per permintaan. Menyertakan benchmark komparatif yang menunjukkan ~2x lebih cepat daripada loop LLM per langkah.
Demo manusia digital 3D berdasarkan model keputusan TypeSafe Jev, dengan arsitektur sistem ganda, kontrol bahasa alami, dan pemanggilan alat.
Kerangka kerja Python sumber terbuka yang mengintegrasikan mesin probabilitas Jev/System One dari TypeSafe AI dengan pipeline ganda LLM untuk pengenalan tipe bidang CSV dan pembersihan data; pengujian menunjukkan kesimpulan klasifikasi Jev dan LLM konsisten.
Alat analisis teknis saham A yang didukung TypeSafe Jev/System One, mengintegrasikan AKShare/Tushare untuk memberikan penilaian beli/tahan/jual yang dapat ditelusuri.
Analisis mendalam dengan gradasi bukti tentang model Jev dari TypeSafe AI, mencakup antarmuka, verifikasi, perbandingan reproduksi, dan panduan lapangan, dengan alat probe yang dapat dijalankan; bilingual EN/中文.
Integrasi TypeSafe Jev yang menyediakan pustaka keputusan inti, plugin DeepSeek Harness, dan server MCP; offline secara default, dengan pengujian dan verifikasi API nyata.
Contoh integrasi Jev memainkan Stardew Valley secara mandiri, termasuk plugin dsh, CLI, Mod SMAPI, dan pertanian tiruan yang dapat dijalankan.
Lab web 2048 di mana setiap langkah digerakkan oleh model keputusan Jev dari TypeSafe AI, menampilkan probabilitas, keyakinan, latensi, dan biaya, tanpa fallback heuristik.
jev-assist adalah skill agen pengodean yang menggunakan TypeSafe Jev/System One untuk memberi peringkat file repositori berdasarkan relevansi tugas, mendeteksi penyimpangan konvensi, dan menandai diff berisiko sebelum commit. Termasuk penyiapan, validasi, dan pemasangan hook pre-commit.
Benchmark nyata TypeSafe Jev untuk armada robot dan perangkat edge, dengan 300 panggilan API terukur, analisis biaya, dan skrip yang dapat direproduksi.
Daftar pilihan yang dikelola komunitas untuk proyek, SDK, tutorial, evaluasi, dan sumber daya bahasa Mandarin tentang Jev / TypeSafe System One, dengan katalog dwibahasa dan panduan penggunaan.