Três experimentos medidos sobre alucinação em RAG: verificação de citações, Jev da TypeSafe e STAIR da IBM. Mais de 850 perguntas graduadas, respostas brutas incluídas.
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-dataDados de benchmark independentes comparando o Jev (modelo System One) da TypeSafe AI com vários LLMs em pontuação de decisão, precisão, calibração, custo e latência.
ReallyArtificialReallyArtificial/stuntdoubleUm proxy Node sem dependências que encaminha solicitações para TypeSafe Jev enquanto modelos locais (Kev, Laya) tomam decisões paralelas, e gera um relatório sobre se você pode substituir.
NearCaiNearCai/JevLightUm framework de controle de sinais de trânsito baseado em CityFlow que avalia controladores LLM compatíveis com TypeSafe Jev e OpenAI juntamente com baselines baseados em regras e aprendizado por reforço pelo mesmo pipeline de simulação.
