sysadarshsysadarsh/zerosweepZeroSweep：TypeSafe Jev 分流引擎与基准测试
由 TypeSafe AI 的 Jev System One 模型驱动的自主分流引擎与基准测试，展示具有校准置信度的高速邮件分类。
200
Jevals 数据：TypeSafe Jev 基准测试数据集
独立的基准数据，比较 TypeSafe AI 的 Jev（System One 模型）与多种 LLM 在判定任务上的决策分数、准确率、校准、成本与延迟。
该仓库是 TypeSafe AI 的 Jev（System One 模型）的独立基准数据，包含实测准确率、校准、成本与延迟，并直接引用 Jev 及 Vercel AI Gateway 调用方式，属于对 Jev 的实质评估与数据集分享。
· 1 Stars在 GitHub 打开
更多类似项目
sysadarshsysadarsh/zerosweep
NearCaiNearCai/JevLightJevLight：基于CityFlow的交通信号控制评测框架
基于 CityFlow 的交通信号控制框架，通过同一仿真流程评估 TypeSafe Jev 和 OpenAI 兼容 LLM 控制器，并与规则和强化学习基线对比。
000MIT
choxoschoxos/jev-reviewerJev Reviewer：系统综述数据抽取
使用 TypeSafe AI 的 Jev/System One 模型（jev-1.13.0）从研究报告与附件中逐字定位答案，支持 RoB 2、ROBINS-I、QUADAS-2 等模板；文件在浏览器本地处理，不上传服务器。
3261MIT