Um benchmark gratuito de re-ranking de RAG e camada de decisão para TypeSafe Jev 1.13, usando pools de candidatos congelados, ICs bootstrap pareados e calibração, comparado com o cross-encoder da NVIDIA e a linha de base sem re-ranking.
该仓库是一个专门针对 TypeSafe Jev 1.13 的英文 RAG 基准测试，包含冻结候选池、配对 bootstrap 置信区间、校准分析、与 NVIDIA cross-encoder 及无重排序基线的对比，并提供了完整的复现流程和真实运行结果，实质性地集成、测试并深入评估了 Jev 模型。
sysadarshsysadarsh/zerosweepUm mecanismo de triagem autônomo e benchmark alimentado pelo modelo Jev System One da TypeSafe AI, demonstrando classificação de e-mail em alta velocidade com confiança calibrada.
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.
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.
