ZeroSweep: рушій тріажу та бенчмарк TypeSafe Jev
Автономний рушій тріажу та бенчмарк на основі моделі Jev System One від TypeSafe AI, що демонструє високошвидкісну класифікацію електронних листів із каліброваною впевненістю.
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.
За кількістю GitHub Stars
За приростом Stars й активністю оновлень
Автономний рушій тріажу та бенчмарк на основі моделі Jev System One від TypeSafe AI, що демонструє високошвидкісну класифікацію електронних листів із каліброваною впевненістю.
Незалежні бенчмарк-дані, що порівнюють Jev (модель System One) від TypeSafe AI з різними LLM за показниками рішення, точності, калібрування, вартості та затримки.
Порівнює Jev (typesafe/jev-1.13) через endpoint decisions OpenRouter з Claude, GPT і Gemini за вартістю, затримкою та точністю типізованих рішень на 100 тикетах підтримки.
JevDash — це 2D-платформер-бенчмарк на основі Pygame, який оцінює модель Jev від TypeSafe AI у сценаріях реального часу з інтеграцією Vercel AI Gateway.
Відтворюваний бенчмарк прийняття рішень у Тетрисі, який викликає TypeSafe Jev / System One та Claude Haiku на однакових дошках і демонструє інтеграцію Jev Choice через Vercel AI Gateway або TypeSafe API.
Реальний бенчмарк TypeSafe Jev для роботизованих флотів і периферійного обладнання: 300 виміряних API-викликів, аналіз витрат і відтворювані скрипти.
Попередньо зареєстрований бенчмарк, який перевіряє, чи показники впевненості TypeSafe Jev надійно визначають пошук, докази та підтримку цитат для локальної моделі 2B; містить harness, інструмент аудиту та відкриті наскрізні результати.
Безкоштовний бенчмарк реранжування RAG і шару прийняття рішень для TypeSafe Jev 1.13 із замороженими пулами кандидатів, парними бутстрап-довірчими інтервалами та калібруванням, порівняно з NVIDIA cross-encoder і базовим рядком без реранжування.
Проєкт створює невеликі мультимодальні моделі для прямих рішень і порівнює їх із TypeSafe Jev та Laya у картці моделі.
Перший незалежний прямий бенчмарк моделей прийняття рішень System One Laya та Jev на байт-ідентичних вхідних даних, що звітує про точність, ECE, гейтинг і затримку.
Локальний бенчмарк, який порівнює TypeSafe Jev та Laya-MLX для структурованої класифікації проблем. Використовує API Jev та оцінки Noul.
Відтворюваний бенчмарк, який оцінює Jev як семантичний апріор для внутрішньокоркового декодування внутрішнього мовлення BCI. Повідомляє про сигнал ефективності введення Jev у синтетичних взаємодіях і межі нейродекодування на публічних даних.