THE JEV GUIDE · CURATED EDITION
Новости запусков, объяснения, демо и проекты сообщества вокруг TypeSafe Jev, сгруппированные по темам. Каждая запись ведет к исходному посту в X.
Кураторская подборка · Не полный список · Ручное обновление
01 / EXPLORE
0 means awaiting a verified post
На основе тестовой платформы @karminski3 автор добавляет несколько результатов Jev по задачам лабиринта и сравнивает их со случайным блужданием и профессиональными алгоритмами лабиринта.
Автор использовал новую модель Jev от TypeSafe в Skills IL для создания инструмента, который обнаруживает фишинговые сообщения банков, полученные через SMS, WhatsApp или электронную почту. Пользователи могут вставить подозрительное сообщение для проверки.
Кто-то создал огромный каталог всего, что связано с Jev: навыки, репозитории, посты X/Reddit, ресурсы, сайты и многое другое, с фильтрацией по сценариям использования.
Автор предлагает не считать возвращаемые значения Jev просто правильными, а обращать внимание на confidence. Для типа Choice следует добавить вариант cannot_tell, чтобы избежать ошибок.
Автор считает, что Jev не подходит для обнаружения контента, созданного ИИ, все детекторы ИИ одинаковы и бессмысленны, если точность не превышает 90%, и рекомендует другой API. Link
Автор попросил Jev решить судоку, отметив сложность промпта, но высокую скорость, и упомянул, что LLM якобы плохо справляются с судоку.
Автор говорит, что Jev 1.13 может заменить большие языковые модели в некоторых задачах.
Раджешсам отмечает, что импульс ИИ, похоже, вернулся к традиционной науке о данных с классификаторами System 1 (например, Jev). Он утверждает, что типизированные структурированные ответы и детерминированные рассуждения на Python через хуки лучше, чем позволять модели угадывать поток управления; оставьте размытость на границе приёма данных.
Повторный запуск сообщества показывает, что Jev и GPT-5.4 статистически неразличимы (разница 3,3 пункта), при этом Jev стоит примерно в 50 раз дешевле. Link
Разработчик Тал Сайаг делится паттерном Jev: каждый вызов намеренно оставляет небольшое состояние только для следующего вызова, называя это «Jev carry state».
Пользователь делится выводами из эксперимента с Jev: требует явных промптов, как старые модели уровня GPT-4, очень дёшев, и настраивал его около 8 часов с Astra.
Wildan пишет в твиттере, что пришло время Claude использовать Jev от TypeSafe AI.