ZeroSweep: движок триажа и бенчмарк TypeSafe Jev
Автономный движок триажа и бенчмарк на основе модели Jev System One от TypeSafe AI, демонстрирующий высокоскоростную классификацию электронной почты с калиброванной уверенностью.
OPEN SOURCE · CURATED REPOSITORIES
Curated Jev SDKs, tools, demos, integrations, benchmarks, and research projects. Repository metrics come from GitHub; titles, summaries, and categories are editorial.
По числу Stars на GitHub
По росту Stars и активности обновлений
Автономный движок триажа и бенчмарк на основе модели Jev System One от TypeSafe AI, демонстрирующий высокоскоростную классификацию электронной почты с калиброванной уверенностью.
Независимые бенчмарк-данные, сравнивающие Jev (модель System One) от TypeSafe AI с несколькими LLM по показателям решения, точности, калибровке, стоимости и задержке.
Сравнивает Jev (typesafe/jev-1.13) через endpoint decisions OpenRouter с Claude, GPT и Gemini по стоимости, задержке и точности типизированных решений на 100 тикетах поддержки.
JevDash — это 2D-платформер-бенчмарк на основе Pygame, который оценивает модель Jev от TypeSafe AI в сценариях реального времени с интеграцией Vercel AI Gateway.
Воспроизводимый бенчмарк принятия решений в Тетрисе, который вызывает TypeSafe Jev / System One и Claude Haiku на одинаковых досках и демонстрирует интеграцию Jev Choice через Vercel AI Gateway или TypeSafe API.
Реальный бенчмарк TypeSafe Jev для роботизированных флотов и периферийного оборудования: 300 измеренных вызовов API, анализ затрат и воспроизводимые скрипты.
Предварительно зарегистрированный бенчмарк, проверяющий, насколько надёжно оценки уверенности TypeSafe Jev определяют поиск, доказательства и подтверждение цитат для локальной модели 2B; включает harness, инструмент аудита и открытые сквозные результаты.
Бесплатный бенчмарк реранжирования RAG и слоя принятия решений для TypeSafe Jev 1.13 с замороженными пулами кандидатов, парными бутстрап-доверительными интервалами и калибровкой, сравниваемый с NVIDIA cross-encoder и базовой линией без реранжирования.
Проект создаёт небольшие мультимодальные модели для прямых решений и сравнивает их с TypeSafe Jev и Laya в карточке модели.
Первый независимый сравнительный тест моделей принятия решений System One Laya и Jev на байт-идентичных входных данных с отчётом о точности, ECE, гейтинге и задержке.
Локальный бенчмарк, сравнивающий TypeSafe Jev и Laya-MLX для структурированной классификации задач. Использует API Jev и оценки Noul.
Воспроизводимый бенчмарк, оценивающий Jev как семантический априор для внутрикорковой декодировки внутренней речи BCI. Сообщает о сигнале эффективности ввода Jev в синтетических взаимодействиях и пределах нейродекодирования на публичных данных.