vllm2jev
vLLM 서비스를 Jev 스타일 인터페이스에 적응시키는 경량 스크립트로, logprobs를 통해 Choice, Score, Noul 결정을 수행합니다.
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vLLM 서비스를 Jev 스타일 인터페이스에 적응시키는 경량 스크립트로, logprobs를 통해 Choice, Score, Noul 결정을 수행합니다.
TypeSafe AI의 Jev(System One) 모델을 사용하여 ego lite 브라우저를 구동합니다. 인덱스된 요소 테이블을 입력하고 요청당 하나의 작업과 대상을 출력합니다. 단계별 LLM 루프보다 약 2배 빠른 비교 벤치마크를 포함합니다.
TypeSafe Jev 의사 결정 모델을 기반으로 한 3D 디지털 휴먼 데모로, 이중 시스템 아키텍처를 통합하고 자연어 지시와 도구 호출을 지원합니다.
TypeSafe AI의 Jev/System One 확률 엔진과 LLM 이중 파이프라인을 통합한 오픈소스 Python 프레임워크로, CSV 필드 유형 인식 및 데이터 정리를 수행하며 테스트에서 Jev와 LLM의 분류 결과가 일치함을 확인했습니다.
TypeSafe Jev/System One을 기반으로 하며 AKShare/Tushare를 통합하여 추적 가능한 매수/보유/매도 평가를 제공하는 A주 기술적 분석 도구.
TypeSafe AI의 Jev 모델을 증거 등급으로 심층 분석하며, 인터페이스, 검증, 재현 비교, 현장 가이드를 포함하고 실행 가능한 프로브 도구가 포함된 이중 언어 분석입니다.
TypeSafe Jev 통합: 핵심 결정 라이브러리, DeepSeek Harness 플러그인 및 MCP 서버를 제공하며 기본적으로 오프라인이고 테스트와 실제 API 검증을 포함합니다.
Jev가 스타듀밸리를 자율적으로 플레이하는 통합 예제로, dsh 플러그인, CLI, SMAPI Mod, 실행 가능한 모의 농장을 포함합니다.
TypeSafe AI의 Jev 결정 모델이 모든 수를 구동하는 2048 웹 랩입니다. 확률, 신뢰도, 지연 시간, 비용을 표시하며 휴리스틱 폴백을 일부러 사용하지 않습니다.
jev-assist는 TypeSafe Jev/System One을 사용하여 작업 관련성에 따라 저장소 파일을 순위화하고, 규칙 이탈을 감지하며, 커밋 전에 위험한 변경 사항을 표시하는 코딩 에이전트 스킬입니다. 설정, 검증, pre-commit 훅 연결을 포함합니다.
로봇 플릿과 엣지 하드웨어에 대한 TypeSafe Jev의 실제 벤치마크로, 300회 측정 API 호출, 비용 분석, 재현 가능한 스크립트를 포함합니다.
커뮤니티가 유지 관리하는 Jev / TypeSafe System One 선별 목록으로, 프로젝트, SDK, 튜토리얼, 평가 및 중국어 자료를 포함하며 이중 언어 카탈로그와 사용 가이드를 제공합니다.